布基纳法索由机构卫生工作者注射DMPA-SC或DMPA-IM的续用研究

该数据集来自布基纳法索一项关于注射避孕续用的研究,对象为决定开始使用注射避孕药的家庭计划服务对象,她们自行选择DMPA-SC或DMPA-IM,由机构卫生工作者注射

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表格分类Contraceptive continuationSayana PressSubcutaneous DMPAMedicine, Health and Life SciencesSocial SciencesInjectable contraceptionDMPA-SCDMPA-IM
Continuation of DMPA-SC or DMPA-IM when administered by facility-based health workers in Burkina Faso

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

布基纳法索由机构卫生工作者注射DMPA-SC或DMPA-IM的续用研究

Continuation of DMPA-SC or DMPA-IM when administered by facility-based health workers in Burkina Faso

该数据集来自布基纳法索一项关于注射避孕续用的研究,对象为决定开始使用注射避孕药的家庭计划服务对象,她们自行选择DMPA-SC或DMPA-IM,由机构卫生工作者注射。研究随访至多四次注射(提供12个月妊娠保护),在首次注射(基线)、第二次注射、第四次注射及停药时进行访谈,数据集包含全部访谈信息。数据可用于分析皮下与肌内注射DMPA的续用情况及相关影响因素(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本研究旨在考察在布基纳法索由机构卫生工作者注射时,皮下和肌内长效醋酸甲羟孕酮(DMPA-SC和DMPA-IM)的续用情况。参与者为已决定开始使用注射避孕药的家庭计划服务对象。女性选择DMPA-SC或DMPA-IM,研究工作人员随访她们至多四次注射(提供12个月的妊娠保护),以确定避孕续用情况。研究工作人员在首次注射(基线)、第二次注射、第四次注射以及她们停用任一产品时对女性进行访谈。所有访谈的信息均包含在本数据集中。本研究的方法和结果在关联的出版物中描述。

【主题与分类】

主题标签:Contraceptive continuation、Sayana Press、Subcutaneous DMPA、Medicine, Health and Life Sciences、Social Sciences、Injectable contraception、DMPA-SC、DMPA-IM。本站分类:妊娠、分娩和产褥期。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A990a1f28b8f5aa1ca3fca2b95da594fe9b5281e324aaff30e2bc932f4d3a6e87

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

本研究旨在考察在布基纳法索由机构卫生工作者注射皮下和肌肉注射长效醋酸甲羟孕酮(DMPA-SC和DMPA-IM)的继续使用情况。研究对象为已决定开始使用注射避孕药的计划生育服务对象。妇女自行选择DMPA-SC或DMPA-IM,研究工作人员对其随访最多四次注射(提供12个月的避孕保护),以确定避孕续用情况。研究工作人员在妇女第一次注射(基线)、第二次注射、第四次注射时以及若其停用任一产品时对其进行访谈。所有访谈的信息均纳入本数据集。本研究的方法和结果见关联出版物。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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