儿童抗生素使用观点与症状追踪
本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童抗生素使用与症状追踪,覆盖尿路感染、蜂窝织炎、脓疱病、咽炎、扁桃体炎、呼吸道感染、中耳炎等感染相关疾病

基本信息
资源简介
儿童抗生素使用观点与症状追踪
本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童抗生素使用与症状追踪,覆盖尿路感染、蜂窝织炎、脓疱病、咽炎、扁桃体炎、呼吸道感染、中耳炎等感染相关疾病。研究以观察性为主,评估研究工具与流程的可行性和可接受性,为后续临床试验做准备,同时包含临床试验部分。部分参与者佩戴 Garmin 智能手表采集心率、心率变异性、皮肤温度、睡眠与活动水平等数据。可用于研究儿童感染相关症状追踪、抗生素疗程可行性及可穿戴设备数据在临床研究中的应用(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:尿路感染、蜂窝织炎、脓疱病、咽炎、扁桃体炎、呼吸道感染、中耳炎。这是一项以观察性为主的研究,旨在评估研究工具和流程的可行性和可接受性,以便纳入即将开展的临床试验。将要求父母/监护人提供对研究流程和问卷的反馈。该研究还将评估较短疗程抗生素治疗(即提前停药)的可行性和可接受性,以便在即将开展的临床试验中进行测试(注意:本研究不会提前停用任何抗生素)。该研究还将包括一个临床试验部分。少数参与者将被邀请佩戴 Garmin 智能手表,以收集有关心率、心率变异性、皮肤温度以及睡眠和活动水平的数据。使用 Garmin Smar 收集的数据
【主题与分类】
主题标签:Urinary Tract Infection、Cellulitis、Impetigo、Pharyngitis、Tonsillitis、Respiratory Tract Infections、Otitis Media。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07093749
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07093749
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病范围:尿路感染、蜂窝织炎、脓疱病、咽炎、扁桃体炎、呼吸道感染、中耳炎。这是一项以观察性研究为主的研究,旨在评估拟纳入即将开展的临床试验的研究工具和程序的可行性与可接受性。将邀请父母/监护人针对研究程序和问卷提供反馈。本研究还将评估在即将开展的临床试验中拟测试的较短疗程抗生素治疗(即提前停药)的可行性与可接受性(需注意,本研究不会提前停用任何抗生素)。本研究还将包含一个临床试验部分。将邀请少量参与者佩戴Garmin智能手表,以收集心率、心率变异性、皮肤温度以及睡眠和活动水平的数据。使用Garmin智能手表收集的数据将与父母报告的症状(通过上述问卷收集)进行比较,以确定两者的一致性程度。所有研究调查问卷和Garmin数据都将通过WeGuide平台收集。
WeGuide是一个患者参与软件平台,可通过单一平台进行招募、知情同意和数据收集(通过问卷/调查以及来自Garmin智能手表的数据)。研究参与者将是因无并发症细菌感染到RCH就诊并作为标准治疗被开具口服抗生素(要么立即使用,要么在转入HITH后从静脉抗生素转换而来)的儿童(4-17岁),以评估他们及其父母对本研究所采用研究工具的满意度,为即将开展的临床试验做准备。WeGuide和Garmin通过WeGuide和Garmin健康与福祉数字健康资助支持PATSy研究。该资助包括使用WeGuide平台和Garmin追踪器。WeGuide和Garmin在研究的招募、数据收集、数据分析或发表中没有任何作用。
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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