COVID-19 相关封锁对慢性疾病的影响

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04390126

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；
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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

疾病类型：慢性冠脉综合征、心力衰竭、AMD与黄斑水肿、慢性呼吸衰竭、血友病、恶性血液病、多发性硬化症、霍顿病。与VIDOC-19大流行相关的封锁措施造成了前所未有的物理隔离和社会隔离的社会状况。我们的假设是，在慢性病患者中，封锁导致健康行为、药物治疗依从性、生活方式规则发生变化，以及心理社会压力增加，从而在短期、中期和长期内增加其健康状况恶化的风险。自2020年3月17日法国开始封锁以来，媒体上广泛传播了一些关于在发生COVID疾病时服用某些药物所带来的额外风险/危险的信息。例如，皮质类固醇、非甾体抗炎药，以及转换酶抑制剂（ACE抑制剂）和血管紧张素II受体拮抗剂（ARBs2）就是这种情况。

这四类主要药物在慢性病患者中被广泛处方，这些疾病也是我们研究中特别选定的（皮质类固醇：血液系统恶性肿瘤、多发性硬化症、Horton病；ACE抑制剂/ARAs2：心力衰竭、慢性冠状动脉疾病）。低剂量阿司匹林作为抗血小板药物，用于冠状动脉患者心肌梗死后二级预防，但有些患者可能因认为阿司匹林是非甾体抗炎药而自行停用。这种抗血小板药物在梗死后必须终身服用，停用会使患者面临新发心血管事件的重大风险。当前因旅行限制（在法国封锁背景下理论上的限制，但先验地非常真实）导致的就医困难、无法咨询超负荷工作的医生，或因我们医院和私立医疗系统为更好地管理COVID-19患者而重新组织导致的医疗预约、医疗和手术程序取消，也增加了慢性病患者健康状况恶化的风险，这些患者

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。