南非儿童及青少年EQ-5D-Y-5L与EQ-5D-Y-3L比较数据

该数据集来自南非开普敦开展的一项观察性、分析性队列研究,采用重复测量设计评估重测信度,覆盖三个研究场景中不同健康状态的儿童或青少年,社会经济背景相近(中低收入)

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其他Infant and child healthAdolescent health
Data comparing the EQ-5D-Y-5L and EQ-5D-Y-3L in South Africa

基本信息

模态
其他
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

南非儿童及青少年EQ-5D-Y-5L与EQ-5D-Y-3L比较数据

Data comparing the EQ-5D-Y-5L and EQ-5D-Y-3L in South Africa

该数据集来自南非开普敦开展的一项观察性、分析性队列研究,采用重复测量设计评估重测信度,覆盖三个研究场景中不同健康状态的儿童或青少年,社会经济背景相近(中低收入)。研究对象包括需要急性内外科治疗的儿童或青少年,以及患有稳定慢性健康状况、就读于特殊需求学校的学习者。数据可用于比较EQ-5D-Y-5L与EQ-5D-Y-3L两种量表在儿童及青少年健康状态测量中的表现,并支持重测信度相关分析(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2023。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):开展了一项观察性、分析性队列研究,采用重复测量评估重测信度。研究纳入南非开普敦三个研究场景,每个场景中的儿童或青少年处于不同健康状态,但社会经济背景相似(中低收入)。在第一个研究场景中,从一家急性三级儿科医院和一家儿科骨科医院招募需要急性内科/外科治疗的儿童或青少年。这些儿童或青少年来自内科、外科或创伤病房。其次,从为有特殊需求的学习者开设的学校招募患有稳定慢性健康状况的儿童或青少年。这些学校为被诊断有身体残疾(例如脑性瘫痪、脊柱裂或肌肉疾病)或学习障碍但智力正常的学习者提供专门教育服务。

【主题与分类】

主题标签:Infant and child health、Adolescent health。本站分类:损伤、中毒及外因。

【获取与许可】

源站页面:https://zivahub.uct.ac.za/articles/dataset/Data_comparing_the_EQ-5D-Y-5L_and_EQ-5D-Y-3L_in_South_Africa/23257445/1

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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源站:https://doi.org/10.25375/uct.23257445.v1

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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

本研究采用观察性、分析性队列研究设计,并对重测信度进行重复测量。研究纳入南非开普敦三个研究场所,各场所的儿童或青少年健康状况不同,但社会经济背景相似(中低收入)。在第一个研究场所中,从一家急性三级儿科医院和一家儿科骨科医院招募需要急性内科/外科治疗的儿童或青少年。这些儿童或青少年来自内科、外科或创伤病房。其次,从特殊需求学习者学校招募病情稳定的慢性健康状况儿童或青少年。这些学校为智力正常但被诊断为身体残疾(如脑性瘫痪、脊柱裂或肌肉疾病)或学习障碍(如自闭症谱系障碍或注意缺陷障碍)或两者兼有的学习者提供特殊教育服务。第三,从2所类似的 mainstream 学校招募就读的儿童或青少年作为一般人群样本,这些学习者总体健康。

在各机构中,所有能够读写英语的8至15岁儿童或青少年均符合研究条件。仅那些返回签署的知情同意书和同意书的个体被纳入研究,而那些病情危重或医疗状况不稳定的个体被排除在外,因为研究可能对他们造成过大困扰。所有参与者完成了EQ-5D-Y-3L和EQ-5D-Y-5L量表。鉴于对成人测量工具的测试发现,如果先呈现3L版本,5L版本上的额外水平则不会被考虑,因此首先呈现了Y-5L版本。

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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