five

Global Health Observatory (GHO) - Malaria Data|疟疾数据集|全球健康数据集

收藏
www.who.int2024-10-26 收录
疟疾
全球健康
下载链接:
https://www.who.int/data/gho/data/themes/malaria
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
该数据集包含了全球疟疾相关的统计数据,包括发病率、死亡率、预防措施和治疗情况等。数据涵盖了多个国家和地区,提供了详细的疟疾流行病学信息。
提供机构:
www.who.int
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
全球卫生观察站(Global Health Observatory, GHO)疟疾数据集的构建基于世界卫生组织(WHO)的全球监测网络。该数据集整合了来自各国卫生部门、研究机构和国际组织的疟疾相关数据,涵盖了病例报告、死亡率、治疗措施和预防策略等多个维度。数据收集过程严格遵循国际标准,确保数据的准确性和一致性。通过定期的数据更新和质量控制,该数据集为全球疟疾研究和政策制定提供了坚实的基础。
特点
GHO疟疾数据集的特点在于其全面性和实时性。数据集不仅包含了疟疾的流行病学数据,还涵盖了社会经济、环境因素和公共卫生干预措施等多方面的信息。此外,该数据集具有高度的可访问性,用户可以通过WHO的官方网站或API接口轻松获取所需数据。数据集的结构化设计使得数据分析和可视化变得简便,为全球疟疾防控提供了有力的数据支持。
使用方法
GHO疟疾数据集的使用方法多样,适用于学术研究、公共卫生政策制定和国际援助项目等多个领域。研究人员可以通过数据集进行疟疾流行趋势分析、风险评估和干预效果评价。公共卫生部门可以利用数据集制定针对性的防控策略,优化资源配置。国际组织和非政府机构则可以借助数据集进行全球疟疾状况监测,协调国际援助行动。数据集的开放性和透明性确保了其广泛的应用价值。
背景与挑战
背景概述
全球卫生观察站(Global Health Observatory, GHO)疟疾数据集是由世界卫生组织(WHO)创建和维护的关键资源,旨在提供全球疟疾相关数据的全面视图。该数据集的创建可追溯至2008年,由WHO的全球疟疾项目主导,核心研究问题集中在疟疾的流行病学、预防、控制和治疗策略的评估。通过整合来自各国的监测数据,GHO疟疾数据集为全球卫生政策制定者、研究人员和公共卫生专业人员提供了宝贵的信息,极大地推动了全球疟疾防控工作的科学研究和实践应用。
当前挑战
尽管GHO疟疾数据集在疟疾研究领域具有重要价值,但其构建和使用过程中仍面临多项挑战。首先,数据来源的多样性和质量不一,导致数据整合和标准化处理难度较大。其次,部分发展中国家和地区的监测系统不完善,数据报告的及时性和准确性存在问题。此外,数据隐私和安全问题也是一大挑战,尤其是在涉及个人健康信息时。最后,如何有效利用这些数据进行预测分析和决策支持,仍需进一步研究和开发相应的数据分析工具和方法。
发展历史
创建时间与更新
Global Health Observatory (GHO) - Malaria Data数据集的创建时间可追溯至2008年,由世界卫生组织(WHO)发起,旨在提供全球疟疾相关数据的全面监测与分析。该数据集定期更新,最新数据通常每年发布一次,以反映全球疟疾防控的最新进展。
重要里程碑
该数据集的重要里程碑包括2010年首次发布全球疟疾报告,标志着全球疟疾数据的标准化与系统化。2015年,随着联合国可持续发展目标(SDGs)的提出,GHO - Malaria Data成为监测疟疾相关目标进展的关键工具。2018年,数据集引入了实时数据更新功能,显著提升了数据的时效性与应用价值。
当前发展情况
当前,GHO - Malaria Data已成为全球疟疾研究和政策制定的重要参考。通过整合多源数据,该数据集不仅支持全球疟疾趋势的监测,还为各国制定针对性的防控策略提供了科学依据。此外,数据集的开放获取政策促进了全球科研合作,推动了疟疾防控技术的创新与应用。未来,随着数据分析技术的进步,GHO - Malaria Data有望进一步提升其在全球公共卫生领域的影响力。
发展历程
  • 世界卫生组织(WHO)首次发布Global Health Observatory (GHO)平台,旨在整合全球健康数据,包括疟疾数据。
    2008年
  • GHO平台正式纳入疟疾数据,提供全球疟疾发病率、死亡率及相关干预措施的数据。
    2010年
  • GHO平台更新疟疾数据,增加了抗疟药物使用和蚊帐覆盖率等新指标。
    2012年
  • GHO平台发布《2015年世界疟疾报告》,详细分析全球疟疾趋势及控制进展。
    2015年
  • GHO平台引入实时数据更新功能,使疟疾数据更加及时和准确。
    2018年
  • GHO平台发布《2020年世界疟疾报告》,强调新冠疫情对疟疾控制的影响,并提出应对策略。
    2020年
常用场景
经典使用场景
在全球公共卫生领域,Global Health Observatory (GHO) - Malaria Data数据集被广泛用于分析和监测疟疾的流行趋势。该数据集汇集了全球范围内的疟疾病例报告、死亡率、预防措施和治疗效果等关键指标,为研究人员提供了详尽的疟疾相关数据。通过这些数据,研究者能够识别疟疾高发区域,评估不同干预措施的有效性,并预测未来的流行趋势,从而为制定针对性的公共卫生策略提供科学依据。
解决学术问题
Global Health Observatory (GHO) - Malaria Data数据集在解决疟疾相关的学术研究问题中发挥了重要作用。它为研究人员提供了丰富的数据资源,帮助他们深入探讨疟疾的传播机制、抗药性发展、以及气候变化对疟疾流行的影响等关键问题。此外,该数据集还支持了多国合作研究,促进了全球疟疾防控策略的优化和协调,对于提升全球公共卫生水平具有重要意义。
衍生相关工作
基于Global Health Observatory (GHO) - Malaria Data数据集,许多经典的研究工作得以开展。例如,有研究利用该数据集分析了不同气候条件下疟疾的传播模式,为气候变化对疟疾流行的影响提供了科学证据。此外,还有研究通过数据集中的抗药性数据,探讨了疟疾抗药性的发展趋势,为新型抗疟药物的研发提供了重要参考。这些研究不仅丰富了疟疾防控的理论基础,也为实际操作提供了有力支持。
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

LibriSpeech

LibriSpeech 是一个大约 1000 小时的 16kHz 英语朗读语音语料库,由 Vassil Panayotov 在 Daniel Povey 的协助下编写。数据来自 LibriVox 项目的已读有声读物,并经过仔细分割和对齐。

OpenDataLab 收录

MOOCs Dataset

该数据集包含了大规模开放在线课程(MOOCs)的相关数据,包括课程信息、用户行为、学习进度等。数据主要用于研究在线教育的行为模式和学习效果。

www.kaggle.com 收录

基于站点观测的中国1km土壤湿度日尺度数据集(2000-2022)

本研究提供了中国范围1km高质量的土壤湿度数据集-SMCI1.0(Soil Moisture of China by in situ data, version 1.0),SMCI1.0是包含2000-2022年、日尺度、以10厘米为间隔10层深度(10-100cm)的高时空分辨率土壤湿度,数据单位为0.001m³/m³,缺失值为-999,投影为WGS1984。该数据集是以中国气象局提供的1,648个站点观测10层土壤湿度作为基准,使用ERA5_Land气象强迫数据、叶面积指数(LAI)、土地覆盖类型(Landtypes)、地形(DEM)和土壤特性(Soil properties)作为协变量,通过机器学习方式获得。本研究进行了两组实验以验证SMCI1.0的精度,时间尺度上:ubRMSE为0.041-0.052,R为0.883-0.919;空间尺度上:ubRMSE为0.045-0.051,R为0.866-0.893。 由于SMCI1.0是基于实地观测的土壤湿度,它可以作为现有基于模型和卫星数据集的有效补充。该数据产品可用于各种水文、气象、生态分析和建模,尤其在需要高质量、高分辨率土壤湿度的应用上至关重要。有关数据集的引用及详细描述,请阅读说明文档。为便于使用,本研究提供了两种不同分辨率的版本:30 秒(~1km)和0.1度(~9km)。

国家青藏高原科学数据中心 收录

RML24

RML24是首个专门为卫星信号识别和解调的深度学习应用设计的数据集。它整合了遥测和通信信号在遥测、跟踪和指挥(TT&C)系统中,并模拟了真实卫星信道中的信号损伤效应。该数据集利用软件定义无线电(SDR)平台和射频(RF)收发器进行严格的空中测量,并验证收集的数据。RML24为研究人员提供了基本的数据和建模基准,以促进智能和自适应卫星通信系统的算法验证和发展,推动数据驱动卫星通信技术的发展。

github 收录