改善成人二元组协作健康

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05370014

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：心血管疾病、慢性肾脏病、2型糖尿病、慢性病、卒中、慢性心力衰竭、高血压（HTN）。本研究检验一种二元干预的效果，旨在减轻已有慢性健康问题的成人及其非正式照护伙伴（IC）的不良健康后果。农村地区人群更可能承受更高的慢性病患病负担，如糖尿病、高血压、慢性肾脏病、心血管疾病和卒中。慢性病会导致更严重的健康后果和更高的过早死亡率。此外，居住在农村地区的人也更可能受到健康相关社会需求的影响，例如医疗服务可及性有限、社会隔离和缺乏社会支持，这些都会对生活质量（QoL）和慢性病自我管理行为产生负面影响。为了向所有慢性病患者提供最充分的健康获益，我们必须设计干预措施，其中包括加强健康的社会决定因素，以改善慢性病自我管理、健康、功能和生活质量（QoL）。本研究将采用嵌入式混合方法设计，并结合一项疗效随机对照试验（RCT）。我们的iCINGS FAM（Integrating Community-based Intervention Under Nurse Guidance with Families，护士指导下将基于社区的干预与家庭相结合）是一项由注册护士（RN）—社区卫生工作者（CHW）提供、远程医疗增强的干预（14周），旨在解决社会支持缺乏（即照护网络）和应激源相互叠加的问题，以改善成人二元组的慢性病管理和未来疾病预防。iCINGS FAM的目标是增强二元组作为一个整合单元管理疾病行为的效能和能动性，这被称为“二元疾病管理”。

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。