UCLA Next Day Clinic (NDC) 的准随机评估
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为 UCLA Next Day Clinic (NDC) 的准随机评估，本站分类为循环系统疾病 / 心力衰竭
基本信息
资源简介
UCLA Next Day Clinic (NDC) 的准随机评估
该数据集来自 clinicaltrials.gov，英文名称为 Quasi-Randomized Evaluation of the UCLA Next Day Clinic (NDC)，主题为 UCLA Next Day Clinic (NDC) 的准随机评估。本站将其归类于循环系统疾病 / 心力衰竭。数据集围绕一种医院规避模型展开，该模型旨在同时提升急性照护的质量与安全性、降低医疗成本，并缓解医院及急诊科的过度拥挤状况。其关注对象为在急诊科被诊断患有特定疾病并符合一定临床标准的患者，涉及肺炎、晕厥、充血性心力衰竭、蜂窝织炎、肾盂肾炎、急性肾损伤、糖尿病足感染和骨髓炎等病种。整体而言，该数据集记录了对这一新型医院规避项目进行准随机评估的相关信息，可用于了解该模式在特定病种人群中的应用研究背景与设计思路。
【数据集背景】
该数据集所依托的 NDC 是一种医院规避模型，具有同时改善急性照护质量与安全性、降低费用以及缓解医院和急诊科过度拥挤的潜在能力。这一新型医院规避项目将把已被诊断患有特定疾病且符合一定临床标准的患者从急诊科分流出去。所涉及的疾病包括糖尿病足感染/骨髓炎、蜂窝织炎、充血性心力衰竭、晕厥、肾盂肾炎/尿路感染、肺炎以及急性肾损伤。数据集的主题即为对 UCLA Next Day Clinic (NDC) 的准随机评估，本站分类为循环系统疾病 / 心力衰竭。
【数据内容】
数据集的主题标签涵盖肺炎、晕厥、充血性心力衰竭、蜂窝织炎、肾盂肾炎、急性肾损伤、糖尿病足感染和骨髓炎。源站描述中列出的疾病条件包括肺炎、晕厥、充血性心力衰竭、蜂窝织炎、肾盂肾炎、急性肾损伤、糖尿病足感染和骨髓炎。这些病种构成了该医院规避项目所针对的患者群体范围。关于数据集的具体字段、变量、样本量、时间跨度、随访指标等详细内容，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。其英文名称为 Quasi-Randomized Evaluation of the UCLA Next Day Clinic (NDC)。关于具体的采集方法、采集时间、采集地点、抽样方式以及数据收集流程等细节，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于了解 UCLA Next Day Clinic (NDC) 这一医院规避模型的准随机评估研究。潜在应用方向包括：研究将特定病种患者从急诊科分流至该项目的模式，涉及肺炎、晕厥、充血性心力衰竭、蜂窝织炎、肾盂肾炎、急性肾损伤、糖尿病足感染和骨髓炎等病种。也可用于关注急性照护质量与安全、医疗成本以及医院和急诊科过度拥挤问题的研究背景。关于更具体的适用场景、分析用途或建模目标，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06526884
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
病症：肺炎、晕厥、充血性心力衰竭、蜂窝织炎、肾盂肾炎、AKI - 急性肾损伤、糖尿病足感染、骨髓炎。NDC是一种医院规避模式，有潜力同时提高急性护理的质量和安全性，降低成本，并解决医院/急诊科过度拥挤的问题。这项新颖的医院规避计划将把已诊断患有以下病症且符合特定临床标准的患者从急诊科分流出去：* 糖尿病足感染/骨髓炎 * 蜂窝织炎 * 充血性心力衰竭 * 晕厥 * 肾盂肾炎/尿路感染 * 肺炎 * 急性肾脏感染
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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