Data-Gouv-FR/old-donnees-relatives-aux-tests-de-depistage-de-covid-19-realises-en-laboratoire-de-ville

该数据集提供了法国城市实验室进行的COVID-19检测相关数据，具体包括按部门和性别统计的检测数量及阳性结果。数据集包含每日更新文件和每周汇总文件。数据来源于三个集中实验室（Eurofins Biomnis和Cerba）的自动化上报系统（称为3labos），用于监测传染病趋势。数据收集涉及患者年龄、性别、部门信息，但存在从采样到测试的延迟。请注意，该数据集仅涵盖城市实验室的测试，不包括法国所有测试，且可能包含数据收集异常。自2020年5月29日起，该数据集已停止更新，被国家SIDEP系统取代。license: 其他 language: - fr tags: - 法国公共数据平台（data-gouv） - 法国公共数据（donnees-publiques-francaises） - Parquet - CSV - 开放数据 pretty_name: "旧版：城市实验室开展的COVID-19检测相关数据" configs: - config_name: donnees-tests-covid19-labo-quotidien-2020-05-29-19h00 data_files: - split: train path: data/donnees-tests-covid19-labo-quotidien-2020-05-29-19h00.parquet - config_name: donnees-tests-covid19-labo-hebdomadaire-2020-05-27-19h00 data_files: - split: train path: data/donnees-tests-covid19-labo-hebdomadaire-2020-05-27-19h00.parquet - config_name: metadonnees-tests-depistage-covid19 data_files: - split: train path: data/metadonnees-tests-depistage-covid19.parquet - config_name: code-tranches-dage data_files: - split: train path: data/code-tranches-dage.parquet # 旧版：城市实验室开展的COVID-19检测相关数据 ## 数据源 - 官方数据源：https://www.data.gouv.fr/datasets/old-donnees-relatives-aux-tests-de-depistage-de-covid-19-realises-en-laboratoire-de-ville - data.gouv.fr 数据集标识符：`5e7de8cf4663c08d4f74ba01` - data.gouv.fr 短标识（Slug）：`old-donnees-relatives-aux-tests-de-depistage-de-covid-19-realises-en-laboratoire-de-ville` - data.gouv.fr 元数据注明的许可证：lov2 ## Hugging Face 数据集结构 - 一个data.gouv.fr数据集对应一个Hugging Face仓库 - 一个原始表格资源对应一个Hugging Face子数据集/配置 - 每个子数据集/配置均包含一个名为`train`的数据集拆分 ## 子数据集 - `donnees-tests-covid19-labo-quotidien-2020-05-29-19h00` → `data/donnees-tests-covid19-labo-quotidien-2020-05-29-19h00.parquet` - `donnees-tests-covid19-labo-hebdomadaire-2020-05-27-19h00` → `data/donnees-tests-covid19-labo-hebdomadaire-2020-05-27-19h00.parquet` - `metadonnees-tests-depistage-covid19` → `data/metadonnees-tests-depistage-covid19.parquet` - `code-tranches-dage` → `data/code-tranches-dage.parquet` ## 使用方法 python from datasets import load_dataset # 选择子数据集/配置： ds = load_dataset("Data-Gouv-FR/old-donnees-relatives-aux-tests-de-depistage-de-covid-19-realises-en-laboratoire-de-ville", "donnees-tests-covid19-labo-quotidien-2020-05-29-19h00") print(ds["train"]) ## 注意事项 自2020年5月29日起，本数据集已停止更新。当前官方参考系统为法国国家COVID-19检测信息系统（SIDEP）。您可在数据集"[COVID-19病毒检测结果相关数据](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/donnees-relatives-aux-resultats-des-tests-virologiques-covid-19/)"中获取最新的检测结果数据。 ### 法国公共卫生局（Santé publique France）的职能 法国公共卫生局的使命是改善并保护民众健康。在COVID-19疫情引发的公共卫生危机期间，该局负责监测并解析疫情动态、预判各类防控场景，并开展相关行动以预防并限制病毒在法国境内的传播。 ### 数据集说明 本数据集涵盖法国各省市、按性别统计的城市实验室开展的COVID-19检测相关数据： - 已完成的检测总数； - 检测阳性总数。 本数据集提供每日检测数据文件与每周检测数据文件各一份。 ### 数据生成方式 该监测系统名为3labos，依托三家样本集中处理实验室（法国本土及海外省）的个人数据自动上报机制运行，这三家实验室分别为Eurofins Biomnis与Cerba。本监测系统的目标包括：追踪指定传染病的时空趋势、助力疫情调查研究，以及为现有监测系统补充数据。 在COVID-19疫情期间，相关数据每日上报，内容包括：PCR检测的生物学结果、患者或采样实验室的年龄、性别与所属省市。 数据每日报送至法国公共卫生局，采样日期与检测完成之间存在一定延迟，该延迟包括样本运送时间、检测实施时间、档案行政处理时间以及系统录入时间。 ### 注意事项 **本数据集仅涵盖城市实验室开展的检测，并未统计法国境内所有的COVID-19检测项目**。 **由于数据收集存在难度，部分文件可能存在异常。Etalab每日都会在社区资源板块发布错误报告**： - [每日数据文件错误报告](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/59e82d52-e07a-4ae8-9a49-2d1fd2d2ec21)； - [每周数据文件错误报告](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/59fee2aa-97c3-49b2-a2bf-019238b26077)。 欢迎通过评论区上报其他异常情况，相关反馈将转交至负责数据收集与发布的团队。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国公共数据平台data.gouv.fr，旨在记录2020年5月29日之前由城市实验室进行的COVID-19筛查测试数据。其构建基于名为“3labos”的监测系统，该系统通过自动化方式从Eurofins Biomnis和Cerba三家中央实验室（覆盖法国本土及海外省）汇总个体检测信息。数据每日传输至Santé publique France，内容涵盖PCR检测结果、患者年龄、性别及所在省份。由于涉及从采样到检测的流程延迟，数据在时间上存在一定滞后性。数据集在HuggingFace上以Parquet格式存储，划分为四个子集：日度测试数据、周度测试数据、元数据以及年龄段编码表，每个子集包含一个名为“train”的分割。

特点

该数据集的核心特点在于聚焦城市实验室的检测活动，而非全法所有检测场景，因此具有明确的地域与机构限定性。数据包含两个时间粒度的文件——日度与周度，便于研究者根据需求选择不同时间分辨率进行分析。其中，关键变量包括检测总数与阳性结果数量，按性别和省份维度呈现，为流行病学传播动力学的时空分析提供了基础。需要注意的是，该数据集已于2020年5月29日停止更新，后续数据被SIDEP全国信息系统取代。此外，数据可能存在采集异常，官方每日发布错误报告以辅助用户识别并处理潜在缺陷。

使用方法

使用者可通过HuggingFace的datasets库便捷加载该数据集。具体而言，需从四个配置子集中选择一个目标子集，例如加载日度测试数据时，调用load_dataset函数并指定子集名称'donnees-tests-covid19-labo-quotidien-2020-05-29-19h00'，随后通过'ds["train"]'获取数据表。由于数据仅包含训练集分割，无需划分训练与测试集。建议用户在分析前查阅关联的错误报告以过滤异常记录，并结合元数据子集与年龄段编码表完善数据解读。鉴于数据集的历史性质，研究时应将其作为2020年5月前法国城市实验室检测活动的阶段性快照使用。

背景与挑战

背景概述

在COVID-19疫情席卷全球的背景下，实时监测病毒传播动态成为公共卫生领域的核心挑战。法国公共卫生署（Santé publique France）联合三家主要医学实验室（Eurofins、Biomnis及Cerba），于2020年创立了该数据集，旨在通过自动化系统收集城市实验室的新冠病毒核酸检测结果。该数据集以法国本土及海外省的行政区划为粒度，按性别和年龄分层记录每日与每周的检测总数及阳性数，为流行病学时空趋势分析提供了关键基础。作为法国首批开放的城市实验室检测数据，它弥补了医院检测数据的局限性，成为早期疫情研判和政策制定的重要依据，推动了开源数据在公共卫生应急响应中的应用。

当前挑战

该数据集的核心挑战在于解决城市实验室检测数据不完整所导致的领域问题——仅涵盖三大实验室的检测结果，无法代表法国境内的全部检测活动，这为构建全局疫情模型引入了采样偏差与统计不确定性。构建过程中，自动化的数据采集系统面临多重障碍：检测样本的物理运输与实验室处理环节造成的时间延迟（从采样至记录可能间隔数日），以及数据录入时的行政处理错误，导致部分文件包含异常值。此外，2020年5月29日后数据停止更新，被更全面的国家信息系统（SIDEP）取代，表明早期数据源的时效性与系统性不足是疫情监测系统迭代的前沿难题。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了法国新冠疫情初期由城市实验室进行的病毒检测数据，涵盖每日与每周的检测数量及阳性结果，并按省份、性别和年龄组进行分层统计。其经典使用场景在于为流行病学建模提供基础输入，例如估计病毒传播速率（R0）、构建时空传播模型，以及分析检测策略对疫情曲线的影响。研究人员常利用这些时间序列数据，结合人口统计学信息，探索检测覆盖率与阳性率之间的动态关系，从而评估社区传播的隐变量。

解决学术问题

数据集核心解决了疫情初期实验室检测数据碎片化导致的系统性研究困境。通过标准化字段（如检测日期、地理区域、年龄分层），它使得分析检测需求与医疗资源分配的时空错配问题成为可能。学术研究中，该数据被用于量化非药物干预措施（如封城）对检测阳性率的影响，并验证公共卫生监测系统的灵敏性。其贡献在于填补了早期疫情数据中城市级检测行为的空白，为后续改进国家监测体系（如SIDEP系统）提供了历史参照基准。

衍生相关工作

衍生工作方面，该数据集催生了多个关键性研究。例如，基于其每周聚合数据，学者构建了区域疫情预警指标（如阳性率阈值触发器），并开发了统计方法校正检测延迟造成的偏倚。更值得注意的是，它直接启发了法国国家新冠检测信息系统（SIDEP）的设计架构，推动了从分散实验室上报到统一数据湖的转型。后续研究中，该数据常与住院、死亡等结果数据联用，形成完整的新冠严重性评估链条，并衍生出年龄特异性感染致死率模型的经典范本。