推进对交通选择的理解

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦循环系统疾病中的心力衰竭,同时涵盖糖尿病视网膜病变、黄斑变性、青光眼、视网膜色素变性、视觉障碍、急性冠脉综合征、植入式除颤器使用者及充血性心力衰竭等状况

University of Colorado, DenverUniversity of Colorado, Denver
clinicaltrials
浏览 7
其他分类Diabetic RetinopathyMacular DegenerationGlaucomaRetinitis PigmentosaVision DisordersAcute Coronary SyndromeImplantable Defibrillator UserCongestive Heart FailureHypertrophic Obstructive CardiomyopathyOrthostatic HypotensionSyncopePresyncope
Advancing Understanding of Transportation Options

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

推进对交通选择的理解

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦循环系统疾病中的心力衰竭,同时涵盖糖尿病视网膜病变、黄斑变性、青光眼、视网膜色素变性、视觉障碍、急性冠脉综合征、植入式除颤器使用者及充血性心力衰竭等状况。研究采用多中心、双臂随机对照试验,纳入来自临床机构的老年驾驶员(n=300;≥70岁)及每位一名家庭成员(n=最多300),并进行纵向随访。研究目标为测试DDA改善结局的程度并识别最大受益人群,对应NIH行为干预发展模型的Stage II,可用于评估DDA疗效及亚组相对效应(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):状况:糖尿病视网膜病变、黄斑变性、青光眼、视网膜色素变性、视觉障碍、急性冠脉综合征、植入式除颤器使用者、充血性心力衰竭。研究者将采用多中心、双臂随机对照试验,纳入来自临床机构的老年驾驶员(n=300;≥70岁)及每位一名家庭成员(n=最多300),并进行纵向随访。研究目标是测试DDA在多大程度上改善结局,并识别谁从DDA中获益最多。对DDA疗效的评估(目标1)及其在亚组中的相对效应(目标2)对应于NIH行为干预发展模型的Stage II。目标1和目标2的发现可识别必要的改进(Stage I),并为未来的疗效、效果或实施试验提供信息。

【主题与分类】

主题标签:Diabetic Retinopathy、Macular Degeneration、Glaucoma、Retinitis Pigmentosa、Vision Disorders、Acute Coronary Syndrome、Implantable Defibrillator User、Congestive Heart Failure、Hypertrophic Obstructive Cardiomyopathy、Orthostatic Hypotension。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04141891

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    • 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:糖尿病视网膜病变、黄斑变性、青光眼、视网膜色素变性、视力障碍、急性冠脉综合征、植入式除颤器使用者、充血性心力衰竭。研究人员将开展一项多中心、双臂随机对照试验,研究对象为来自临床环境的老年驾驶员(n=300;≥70岁),以及每位驾驶员的一名家庭成员(n=最多300人),并进行纵向随访。研究目标是检验DDA在多大程度上改善结局,并确定哪些人从DDA中获益最大。评估DDA的疗效(目标1)及其在亚组中的相对效果(目标2)对应于美国国立卫生研究院行为干预开发阶段模型中的第二阶段。目标1和目标2的研究结果可识别必要的改进(第一阶段),并为未来的疗效、效果或实施试验提供依据。

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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