基本信息

模态

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任务类型

预测

创建/更新时间

2026-10-24

资源简介

通州队列研究

Tongzhou Cohort Study 是一项在 clinicaltrials.gov 登记的研究数据集，聚焦于中老年人群中超重/肥胖与高血压对心血管风险的影响。该数据集以肥胖和高血压为核心主题标签，关注这两种常见代谢与心血管危险因素在中年和老年人群中的长期作用。研究背景在于，超重和肥胖是高血压发生、血压控制不良以及不良心血管结局的重要危险因素，但关于超重/肥胖与高血压对中老年人群心血管风险长期影响的证据仍然有限。该研究旨在评估这些因素对中老年人心血管风险的长期效应，并计划在肌少症参与者中开展亚组分析，考察血压对预后的影响，探索肌肉流失、高血压与心血管结局之间可能存在的交互作用。数据集在本站归入循环系统疾病 / 其他分类，来源于 clinicaltrials.gov。

【数据集背景】

超重和肥胖是高血压发生、血压控制不佳以及不良心血管结局的主要危险因素。然而，针对中老年人群，超重/肥胖与高血压对心血管风险长期影响的证据仍较为有限。Tongzhou Cohort Study 正是在这一背景下提出，试图通过长期观察评估上述因素对中老年人心血管风险的影响。此外，研究还关注肌少症这一特殊人群，计划通过亚组分析评估血压对预后的影响，并探索肌肉流失、高血压与心血管结局之间的潜在交互作用。该数据集的主题标签为 Obesity 和 Hypertension，本站分类为循环系统疾病 / 其他。

【数据内容】

该数据集围绕肥胖与高血压两个核心主题展开，研究条件包括 Obesity 和 Hypertension。研究关注中老年人群中超重/肥胖与高血压对心血管风险的长期影响，并包含针对肌少症参与者的亚组分析内容，用于评估血压对预后的影响以及肌肉流失、高血压与心血管结局之间的潜在交互作用。关于数据集的具体变量字段、样本量、随访时长、结局指标定义等详细内容，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov，英文名称为 Tongzhou Cohort Study。源站描述显示其研究条件为 Obesity 和 Hypertension，研究目标为评估超重/肥胖与高血压对中老年人心血管风险的长期影响，并开展肌少症亚组分析。关于具体的采集地点、采集时间、采集流程、数据录入方式等信息，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于关注中老年人群心血管风险的研究场景，尤其是围绕超重/肥胖与高血压长期影响的分析。其主题标签 Obesity 和 Hypertension 表明，该数据可用于肥胖、高血压及相关心血管结局的研究。研究中包含的肌少症亚组分析设计，也使其适用于探索肌肉流失、高血压与心血管结局之间交互作用的研究场景。关于具体可支持的分析方法或应用案例，源站未提供。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据访问方式、数据结构说明、变量编码规则、分析指南或配套工具等。

【质量与限制】

源站未提供该数据集的质量控制措施、数据完整性说明、已知偏差或局限性等信息。该研究关注中老年人群，并包含肌少症亚组分析，但关于样本代表性、随访依从性、缺失数据处理等质量相关细节，源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用格式、许可协议或使用条款等信息。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT05156580

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05156580

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。

数据说明

条件：肥胖、高血压。超重和肥胖是导致高血压发生、血压控制不佳及不良心血管结局的主要危险因素。然而，关于超重/肥胖和高血压对中老年人群心血管风险长期影响的证据仍然有限。因此，本研究旨在评估超重/肥胖和高血压对中老年人心血管风险的长期影响。此外，将在合并肌少症的参与者中进行亚组分析，以评估血压对预后的影响，探讨肌肉流失、高血压与心血管结局之间的潜在交互作用。

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