测试新型干预措施改善卒中幸存者用药依从性的效果

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07414732

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

疾病类型：卒中、脑出血、缺血性卒中、TIA（短暂性脑缺血发作）。研究人员将开展一项随机对照试验，以评估Savvy干预措施的初步疗效。该干预措施结合了心理策略和实用工具，旨在提高卒中幸存者的用药依从性和血压控制。共150名卒中幸存者将被纳入研究，并进行为期6个月的纵向随访。将按1：1的比例进行分层随机化，分为Savvy干预组和对照组。干预组将接受Savvy干预措施及一台免费血压监测仪，以支持其用药。对照组也将获得免费血压监测仪，并可获取有关血压管理的教育资料。所有参与者将在基线时以及入组后3个月和6个月时完成研究评估。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。