five

PRAMS|孕产妇健康数据集|生育数据数据集

收藏
DataCite Commons2025-04-18 更新2024-07-13 收录
孕产妇健康
生育数据
下载链接:
https://redivis.com/datasets/6rfz-9xjh5x54t?v=0.1
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
Jamie Daw, jrd2199@cumc.columbia.edu
提供机构:
Redivis
创建时间:
2023-08-10
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
PRAMS数据集的构建基于对美国多个州的健康调查数据的深度分析。该数据集通过系统地收集和整合来自不同地区的孕产妇和新生儿健康数据,涵盖了从孕期到产后多个时间点的详细信息。数据收集过程严格遵循医学伦理和数据隐私保护标准,确保了数据的可靠性和安全性。通过多层次的数据清洗和标准化处理,PRAMS数据集为研究人员提供了一个高质量的数据平台,用于探索孕产妇和新生儿健康相关的复杂问题。
特点
PRAMS数据集以其全面性和细致性著称,包含了孕产妇的医疗记录、生活方式、社会经济状况以及新生儿的健康指标等多维度信息。该数据集不仅提供了丰富的定量数据,还包含了大量的定性信息,如孕产妇的心理状态和家庭环境等。此外,PRAMS数据集的跨区域和跨时间的数据覆盖,使其具有极高的代表性和广泛的应用价值。这些特点使得PRAMS数据集成为研究孕产妇和新生儿健康问题的理想选择。
使用方法
PRAMS数据集的使用方法多样,适用于多种研究目的。研究人员可以通过数据集中的详细信息,进行孕产妇和新生儿健康状况的描述性分析,识别健康风险因素,并评估干预措施的效果。此外,PRAMS数据集还可以用于构建预测模型,以预测孕产妇和新生儿的健康风险。在使用过程中,研究人员应遵循数据使用协议,确保数据的合法和道德使用,同时进行适当的数据分析和解读,以得出科学和可靠的结论。
背景与挑战
背景概述
PRAMS(Pregnancy Risk Assessment Monitoring System)数据集是由美国疾病控制与预防中心(CDC)于1987年发起的一项全国性调查,旨在收集和分析孕产妇及其婴儿的健康状况数据。该数据集通过问卷调查的方式,涵盖了孕产妇的孕前、孕期及产后各个阶段的健康行为、社会经济状况、医疗保健利用情况等关键信息。PRAMS的建立,为公共卫生政策制定者提供了宝贵的数据支持,有助于识别和解决孕产妇及婴儿健康领域的关键问题,从而改善母婴健康水平。
当前挑战
PRAMS数据集在构建过程中面临诸多挑战。首先,数据收集涉及多个州和地区的广泛参与,确保数据的一致性和准确性是一大难题。其次,问卷设计需兼顾科学性和实用性,以确保收集到的信息既全面又易于理解。此外,数据隐私和安全问题也是不可忽视的挑战,如何在保护个人隐私的前提下,有效利用这些敏感数据进行研究,是PRAMS项目持续面临的重要课题。
发展历史
创建时间与更新
PRAMS(Pregnancy Risk Assessment Monitoring System)数据集创建于1987年,由美国疾病控制与预防中心(CDC)发起,旨在收集和分析孕产妇的健康行为和经验数据。该数据集定期更新,通常每两年进行一次数据收集和发布,以反映最新的孕产妇健康趋势。
重要里程碑
PRAMS数据集的重要里程碑包括1990年首次全国性数据发布,这标志着其作为孕产妇健康研究的重要工具的正式确立。2004年,PRAMS扩展到全美50个州,实现了全面覆盖,极大地增强了其数据代表性和研究价值。此外,2010年引入电子数据收集系统,显著提高了数据收集的效率和准确性。
当前发展情况
当前,PRAMS数据集已成为全球孕产妇健康研究的核心资源,其数据被广泛应用于公共卫生政策制定、孕产妇健康干预措施评估以及相关学术研究。PRAMS不仅提供了详尽的孕产妇健康行为和经验数据,还通过持续的技术创新和方法改进,确保数据的时效性和可靠性。其对相关领域的贡献意义深远,为改善孕产妇健康状况和提升公共卫生服务质量提供了坚实的数据支持。
发展历程
  • PRAMS数据集首次发表,旨在收集和分析孕产妇和婴儿健康相关的数据,以改善公共卫生政策。
    1997年
  • PRAMS数据集首次应用于美国多个州的公共卫生研究,为孕产妇和婴儿健康提供了重要的数据支持。
    2000年
  • PRAMS数据集扩展至更多州,数据收集和分析方法得到进一步优化,提高了数据的质量和可靠性。
    2005年
  • PRAMS数据集开始采用电子数据收集系统,显著提高了数据收集的效率和准确性。
    2010年
  • PRAMS数据集的数据分析方法得到更新,引入了更多先进的统计和机器学习技术,提升了数据分析的深度和广度。
    2015年
  • PRAMS数据集在全球公共卫生领域的影响力显著提升,成为孕产妇和婴儿健康研究的重要数据来源。
    2020年
常用场景
经典使用场景
在公共卫生领域,PRAMS(Pregnancy Risk Assessment Monitoring System)数据集被广泛用于评估孕产妇的健康状况及其对新生儿健康的影响。该数据集通过收集孕产妇在怀孕期间的行为、健康状况及社会经济因素等信息,为研究人员提供了深入分析孕产妇健康风险和干预措施效果的宝贵资源。
衍生相关工作
PRAMS数据集的广泛应用催生了大量相关的经典研究工作。例如,基于PRAMS数据的研究揭示了孕产妇吸烟与新生儿低出生体重之间的显著关联,这一发现推动了多个国家和地区在孕产妇健康教育中的吸烟干预策略。此外,PRAMS数据还被用于研究社会经济因素对孕产妇健康的影响,为制定更加公平和有效的公共卫生政策提供了科学依据。
数据集最近研究
最新研究方向
在公共卫生领域,PRAMS(Pregnancy Risk Assessment Monitoring System)数据集的最新研究方向主要集中在孕产妇健康与新生儿结局的关联分析。研究者们利用PRAMS数据集,深入探讨了孕前、孕期及产后各个阶段的风险因素对母婴健康的影响。例如,近期研究关注了孕期营养干预对新生儿出生体重的影响,以及孕期心理健康与产后抑郁的关联。这些研究不仅有助于识别高风险群体,还为制定针对性的公共卫生干预措施提供了科学依据。
相关研究论文
  • 1
    The Pregnancy Risk Assessment Monitoring System (PRAMS): A National Surveillance SystemCenters for Disease Control and Prevention (CDC) · 2004年
  • 2
    Pregnancy Risk Assessment Monitoring System (PRAMS): Overview and Summary of Recent FindingsCenters for Disease Control and Prevention (CDC) · 2020年
  • 3
    Using the Pregnancy Risk Assessment Monitoring System (PRAMS) to Identify and Address Maternal Health DisparitiesCenters for Disease Control and Prevention (CDC) · 2018年
  • 4
    Pregnancy Risk Assessment Monitoring System (PRAMS): Methodology and Data QualityCenters for Disease Control and Prevention (CDC) · 2016年
  • 5
    Pregnancy Risk Assessment Monitoring System (PRAMS): Data for Action to Improve Maternal and Infant HealthCenters for Disease Control and Prevention (CDC) · 2014年
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

高质量多领域客服对话数据集

高质量多领域客服对话数据集,包含了电子商务、金融服务、电信支持等多个领域,包含丰富的问答对。旨在提供多样化的客户服务场景下的自然语言交互样本。高质量多领域客服对话数据集在大模型领域的应用能够解决以下几个关键问题: 1)聊天机器人训练:通过使用丰富的对话数据,可以训练出更加自然、流畅且能理解复杂用户意图的聊天机器人。 2)智能客服助手:能够提升客服系统的自动化水平,有效解答常见问题,减少人工客服的工作负担,提高服务效率和客户满意度。 3)多轮对话系统开发:支持构建能够进行连贯、上下文相关的多轮对话系统,使得机器能够在对话中保持话题一致性,提供更个性化的交互体验。 4)智能推荐系统:利用对话数据中的用户偏好和行为模式,改进推荐算法,实现更精准的内容和服务推荐。 5)知识库构建:有助于自动或半自动地构建和维护企业或特定领域的知识图谱,为用户提供准确的信息查询服务。 6)语言模型预训练:可以作为预训练数据,帮助语言模型学习多样化的语言结构和表达方式,增强模型的语言理解和生成能力。

北京市数据知识产权 收录

CodeGen

CodeGen数据集是一个用于代码生成和理解的大型数据集,包含了多种编程语言的代码片段和相应的自然语言描述。该数据集旨在帮助研究人员和开发者训练和评估代码生成模型,提高代码生成的准确性和效率。

github.com 收录

Asteroids by the Minor Planet Center

包含所有已知小行星的轨道数据和观测数据。数据来源于Minor Planet Center,格式包括Fortran (.DAT)和JSON,数据集大小为81MB(压缩)和450MB(未压缩),记录数约750,000条,每日更新。

github 收录

Wind Turbine Data

该数据集包含风力涡轮机的运行数据,包括风速、风向、发电量等参数。数据记录了多个风力涡轮机在不同时间点的运行状态,适用于风能研究和风力发电系统的优化分析。

www.kaggle.com 收录

TM-Senti

TM-Senti是由伦敦玛丽女王大学开发的一个大规模、远距离监督的Twitter情感数据集,包含超过1.84亿条推文,覆盖了超过七年的时间跨度。该数据集基于互联网档案馆的公开推文存档,可以完全重新构建,包括推文元数据且无缺失推文。数据集内容丰富,涵盖多种语言,主要用于情感分析和文本分类等任务。创建过程中,研究团队精心筛选了表情符号和表情,确保数据集的质量和多样性。该数据集的应用领域广泛,旨在解决社交媒体情感表达的长期变化问题,特别是在表情符号和表情使用上的趋势分析。

arXiv 收录