美国最脆弱白人与黑人婴儿出生体重差异中的消失双胞胎与存活队列研究
该数据集来自 search.dataone.org,聚焦美国非西班牙裔白人与非西班牙裔黑人围存活期(妊娠不足26周)单胎男婴的出生体重差异

基本信息
资源简介
美国最脆弱白人与黑人婴儿出生体重差异中的消失双胞胎与存活队列研究
Vanishing twins, spared cohorts, and the difference in birthweight between the frailest White and Black infants in the United States
该数据集来自 search.dataone.org,聚焦美国非西班牙裔白人与非西班牙裔黑人围存活期(妊娠不足26周)单胎男婴的出生体重差异。数据覆盖1995年1月至2018年12月的288个月度受孕队列,包含出生体重等记录,用于检验消失双胞胎综合征存活者是否解释白人婴儿平均约30克的出生体重优势。可支撑出生体重差异机制、围存活期婴儿死亡率及种族健康差异的回归分析(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):在美国,妊娠不足26周出生的婴儿占活产儿不到1%,却占婴儿死亡的40%以上。非西班牙裔(NH)黑人中这些“围存活期”出生率超过非西班牙裔白人的4倍。在围存活期婴儿中,小体型男性死亡最频繁。非西班牙裔白人围存活期男性单胎的平均出生体重持续高于非西班牙裔黑人对应群体。科学文献尚未探索可解释这种出生体重差异的机制。我们提出并检验以下论点:消失双胞胎综合征(双胎中生长较慢的胎儿在宫内死亡的现象)的存活者促成了这一差异。在来自288个月度受孕队列(1995年1月至2018年12月)的男性围存活期单胎出生中,我们发现非西班牙裔白人平均优势为30克(759克 versus
【主题与分类】
主题标签:Birthweight Disparities、Vanishing Twins、Periviable Infants。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%3A2ef7b91df57e600c080a8ff81ef283b721bd189b22705af0e65c0d452c0e1114
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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- OpenDataLab:
数据说明
在美国,妊娠未满26周出生的婴儿占活产儿不到1%,却占婴儿死亡人数的40%以上。非西班牙裔(NH)黑人中这类“围存活期”分娩率超过非西班牙裔白人的4倍。在围存活期婴儿中,体型小的男性婴儿死亡最为频繁。非西班牙裔白人围存活期男性单胎的平均出生体重持续高于非西班牙裔黑人同类婴儿。科学文献中尚无研究探讨可解释这一出生体重差异的机制。我们提出并检验了这样一种论点:消失双胎综合征(即双胎中生长较慢的胎儿在子宫内死亡的现象)的存活者促成了这一差异。在288个月度受孕队列(1995年1月至2018年12月)的男性围存活期单胎出生中,我们发现非西班牙裔白人平均优势为30克(759克对729克)。
然而,与我们的论点一致的是,那些存活者相对较少的队列……,# 消失的双胞胎、被 spared 的队列,以及美国最脆弱白人和黑人婴儿之间出生体重的差异 https://doi.org/10.5061/dryad.xksn02vp9 ## 数据和文件结构说明 数据为从1995年1月至2018年12月共288个月的时间序列。变量字典如下。 ### 变量字典 tperimwN=可存活期男性非西班牙裔白人双胞胎计数 tperimwN=可存活期男性非西班牙裔白人双胞胎计数 tperifbN=可存活期女性非西班牙裔黑人双胞胎计数 tperifbN=可存活期女性非西班牙裔黑人双胞胎计数 Â __ spmumwbw=非西班牙裔白人男性单胎平均出生体重 spmdmwbw=非西班牙裔白人男性单胎出生体重中位数 spp1mwbw=非西班牙裔白人男性单胎出生体重第1百分位数 spp5mwbw=非西班牙裔白人男性单胎出生体重第5百分位数 spmufwbw=非西班牙裔白人女性单胎平均出生体重 spmdfwbw=非西班牙裔白人女性单胎出生体重中位数 spp1fwbw……
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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