通过患者教育与基于价值的处方集评估强化慢性病照护结局研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02579655

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：冠心病、卒中、慢性肾脏病、心力衰竭、糖尿病、高血压、高胆固醇血症。卒中、心肌梗死、高血压、糖尿病和慢性肾脏病等慢性疾病，是全球卫生保健系统面临的主要挑战。尽管药物和生活方式改变可以改善这些患者的健康，但由于患者、医疗服务提供者和/或卫生系统层面的障碍，许多人未能从这些治疗中获益，从而导致照护差距。多种障碍可能导致了这些慢性病患者中观察到的照护差距——但先前的研究已确定，1）药物的自付费用（包括共付额）；以及2）患者对治疗潜在益处缺乏了解，尤为重要。尽管这些障碍明显损害了慢性病患者的结局，但克服这些障碍并缩小照护差距的最佳方法尚不确定。在ACCESS试验中，研究者将研究两种新型干预措施对4764名慢性病参与者的效果。

研究人员假设：(1)取消高价值心脏保护药物的共付费用，以及(2)开展关于最佳药物使用的综合患者教育项目，并结合将患者最佳药物使用信息传递给其医疗保健提供者，将降低随访期间不良临床结局的风险。方法与研究设计：平行、开放标签、析因随机对照试验，采用盲法终点评估，评估两项干预措施的影响：1)取消选定药物的患者共付费用，以及2)患者教育并将信息传递给参与者的医疗保健提供者。

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。