适度饮酒与心血管健康试验（MACH15）的模拟

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06583161

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：心肌梗死、缺血性卒中、心绞痛、冠状动脉血运重建、全因死亡、心血管死亡、2型糖尿病、心力衰竭。观察性数据提示，与不饮酒相比，饮酒可降低心血管疾病（CVD）风险。由于观察性研究固有的局限性，包括未测量的混杂因素和反向因果关系，这种关系是否真正具有因果性仍不确定。使用基因作为酒精工具变量的孟德尔随机化研究部分免受这些偏倚的影响，并未发现饮酒与CVD之间存在关联或发现有害关联。迄今为止，仅有一项长期随机对照试验研究了饮酒对心血管的影响：适度饮酒与心血管健康试验（MACH15；NCT编号：NCT03169530）。然而，该试验在启动后不久即被终止。对于像MACH15这样必须先完成并受到严格入选标准以确保安全的真实随机试验，一种替代方法是使用观察性数据来模拟一项（假设的）实用性随机试验。

在本研究中，研究人员将利用来自英国生物银行（UK Biobank）的观察数据，模拟一个改编版的MACH15。英国生物银行是一项涵盖超过50万名参与者的大型前瞻性队列研究。研究将量化适量饮酒与戒酒对心血管代谢的影响，正如MACH15最初规划的那样，同时也会评估社交饮酒及重度/狂饮对心血管疾病、2型糖尿病、其他酒精相关健康结局及死亡的影响。

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。