NHIS|健康调查数据集|医疗数据数据集

www.cdc.gov2024-10-24 收录

健康调查

医疗数据

下载链接：

https://www.cdc.gov/nchs/nhis/index.htm

下载链接

链接失效反馈

资源简介：

NHIS（National Health Interview Survey）是美国国家健康访谈调查的数据集，包含了关于美国居民健康状况、医疗使用情况、健康保险覆盖率等详细信息。数据集通过面对面的访谈收集，涵盖了广泛的健康相关主题，如慢性病、心理健康、健康行为等。

提供机构：

www.cdc.gov

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

NHIS数据集的构建基于美国国家健康访谈调查（National Health Interview Survey），该调查由美国疾病控制与预防中心（CDC）负责实施。数据收集过程涵盖了广泛的问卷调查，涉及家庭和个人层面的健康相关信息。调查采用多阶段分层随机抽样方法，确保样本的代表性。数据每年更新，涵盖了从1957年至今的长期健康趋势。

使用方法

NHIS数据集适用于多种研究目的，包括但不限于公共卫生政策评估、疾病流行病学研究、健康行为分析等。研究者可以通过CDC提供的在线平台访问数据，并使用统计软件如SAS、R等进行数据分析。在使用过程中，研究者需遵循数据使用协议，确保数据的合法和道德使用。此外，NHIS数据集的公开性和透明性也为跨学科合作提供了便利。

背景与挑战

背景概述

美国国家健康访谈调查（National Health Interview Survey, NHIS）是由美国疾病控制与预防中心（CDC）下属的国家卫生统计中心（NCHS）自1957年开始定期进行的一项全国性家庭访谈调查。NHIS旨在收集关于美国人口健康状况、健康行为和健康服务的使用情况等详细数据。该数据集的核心研究问题涵盖了从慢性疾病到心理健康、从医疗保健服务到健康保险覆盖等多个方面。NHIS不仅为公共卫生政策制定提供了关键数据支持，还在学术研究中广泛应用，推动了对美国人口健康状况的深入理解。

当前挑战

NHIS数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，数据收集涉及广泛的地理区域和多样化的受访者群体，确保数据代表性和质量是一大难题。其次，随着健康问题的复杂性和多样性增加，如何设计有效的调查问卷以捕捉全面的健康信息成为一项持续的挑战。此外，数据隐私和安全问题在处理敏感健康信息时尤为重要，需要严格的数据保护措施。最后，数据分析的复杂性也随着数据量的增加而上升，研究人员需应对数据清洗、整合和分析中的技术难题。

发展历史

创建时间与更新

NHIS数据集由美国国家卫生统计中心（NCHS）创建于1957年，旨在收集和分析美国居民的健康相关数据。自创建以来，NHIS定期进行更新，最近一次主要更新是在2020年，以反映最新的健康趋势和政策变化。

重要里程碑

NHIS数据集的重要里程碑包括1973年的重大改革，引入了家庭核心调查和补充调查，极大地扩展了数据收集的范围和深度。1997年，NHIS开始采用计算机辅助个人访谈（CAPI）技术，显著提高了数据收集的效率和准确性。2000年后，NHIS逐步增加了对健康保险覆盖、医疗费用和健康行为等关键领域的关注，为政策制定提供了重要依据。

当前发展情况

当前，NHIS数据集已成为美国公共卫生研究的重要基石，广泛应用于疾病预防、健康政策制定和医疗资源分配等领域。其数据不仅为学术研究提供了丰富的资源，还为政府和非政府组织提供了决策支持。随着数据分析技术的进步，NHIS正逐步整合更多元化的数据源，以增强其预测能力和应用价值，进一步推动公共卫生领域的创新和发展。

发展历程

美国国家卫生统计中心（NCHS）首次启动国家健康访谈调查（NHIS），旨在收集关于美国人口健康状况的全面数据。
1957年
NHIS数据首次公开发布，为研究人员和政策制定者提供了关于美国居民健康状况和医疗使用情况的重要信息。
1963年
NHIS开始采用计算机辅助个人访谈（CAPI）技术，显著提高了数据收集的效率和准确性。
1979年
NHIS引入了新的数据收集方法，包括家庭核心访谈和补充健康访谈，以更全面地了解美国居民的健康状况。
1997年
NHIS数据开始通过互联网向公众开放，促进了数据的广泛使用和研究。
2000年
NHIS引入了新的健康指标和调查模块，以反映不断变化的健康需求和医疗环境。
2010年
NHIS开始收集关于电子健康记录（EHR）使用情况的数据，以适应数字化医疗时代的需要。
2018年

常用场景

经典使用场景

在公共卫生领域，NHIS（National Health Interview Survey）数据集被广泛用于研究美国居民的健康状况和医疗服务的使用情况。该数据集通过详细的问卷调查，收集了关于个人健康、疾病、医疗费用和保险覆盖等方面的信息。研究者利用这些数据可以分析不同人群的健康差异，评估医疗政策的有效性，以及预测未来的健康趋势。

解决学术问题

NHIS数据集在学术研究中解决了多个关键问题，如健康不平等、慢性病流行趋势和医疗资源分配等。通过分析NHIS数据，学者们能够揭示社会经济因素对健康的影响，为制定针对性的公共卫生政策提供科学依据。此外，NHIS数据还支持了对新型医疗干预措施的效果评估，推动了健康科学的发展。

实际应用

在实际应用中，NHIS数据集被用于指导政府和非政府组织的健康政策制定。例如，通过分析NHIS数据，政策制定者可以识别出需要优先关注的健康问题区域，优化医疗资源的分配。同时，保险公司和医疗机构也利用这些数据来评估风险和制定服务策略，从而提高服务质量和效率。

数据集最近研究

相关研究论文

1
National Health Interview Survey (NHIS): Data for Assessing the Health of the NationCenters for Disease Control and Prevention (CDC) · 2018年
2
The National Health Interview Survey: A Data Source for Public Health ResearchNational Center for Health Statistics (NCHS) · 2020年
3
Using the National Health Interview Survey to Study Health DisparitiesNational Center for Health Statistics (NCHS) · 2019年
4
The National Health Interview Survey: A Valuable Resource for Understanding Chronic Disease PrevalenceNational Center for Health Statistics (NCHS) · 2021年
5
The National Health Interview Survey: A Tool for Monitoring Mental Health in the United StatesNational Center for Health Statistics (NCHS) · 2022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

学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)

学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建，包含5686张图像和45578个标签，重点关注六种行为：举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景，通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估，平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础，解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。

arXiv 收录

Figshare

Figshare是一个在线数据共享平台，允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果，包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。

figshare.com 收录

glaive-function-calling-openai

该数据集包含用于训练和评估语言模型在函数调用能力上的对话示例。数据集包括一个完整的函数调用示例集合和一个精选的子集，专注于最常用的函数。数据集的结构包括一个完整的数据集和几个测试子集。每个记录都是一个JSON对象，包含对话消息、可用函数定义和实际的函数调用。数据集还包括最常用的函数分布信息，并提供了加载和评估数据集的示例代码。

huggingface 收录

中亚主要国家的原油资源的储量、产量、消费量及其占世界比重（1985-2016）

中亚五国中，石油资源主要分布在哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦三个国家。根据BP世界能源统计年鉴，经整理、抽取、计算和汇总后，形成中亚主要国家（哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦）原油资源的储量、产量、消费量及其占世界比重的统计表。主要指标包括：（1）储量，1991-2016年，单位：百万吨（2）产量，1985-2016年，单位：百万吨（3）储产比，1991-2016年，单位：百万吨（4）消费量，1985-2016年，单位：百万吨（5）产消差额，1985-2016年，单位：百万吨此外，以上数据均包括中亚地区的哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦、三国汇总以及世界总量的情况。

地球大数据科学工程收录

中国1km分辨率逐月NDVI数据集（2001-2023年）

中国1km分辨率逐月NDVI数据集（2001-2023年）根据MODIS MOD13A2数据进行月度最大值合成、镶嵌和裁剪后制作而成，包含多个TIF文件，每个TIF文件对应该月最大值NDVI数据，文件以时间命名。数据值域改为-0.2~1，不再需要除以一万，另外范围扩大到中国及周边地区，可以自行裁剪。数据分为两个文件夹，MVC文件夹中为MOD13A2 NDVI逐月最大值合成结果，mod1k_SGfilter为MVC中数据S-G滤波后的结果。

国家地球系统科学数据中心收录