改善糖尿病合并CKD筛查与管理的实施项目（项目1）（IRIS-CKD）
IRIS-CKD 是一项来自 clinicaltrials.gov 的临床研究数据集，聚焦于 2 型糖尿病（T2DM）患者的慢性肾脏病（CKD）筛查
基本信息
资源简介
改善糖尿病合并CKD筛查与管理的实施项目（项目1）（IRIS-CKD）
IRIS-CKD 是一项来自 clinicaltrials.gov 的临床研究数据集，聚焦于 2 型糖尿病（T2DM）患者的慢性肾脏病（CKD）筛查。研究识别过去 15 个月内未接受适当 CKD 筛查的 T2DM 患者，并将其随机分配至家庭检测试剂盒组或标准实验室检测组，随访约 3 个月。主要目标是评估家庭检测试剂盒与标准实验室检测对患者接受指南推荐 CKD 筛查程度的影响。该数据可用于分析筛查方式与筛查依从性之间的关系，支持 CKD 早期筛查策略的评估（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：慢性肾脏病（CKD）、2 型糖尿病（Type 2 DM）、2 型糖尿病（Type 2 Diabetes Mellitus，T2DM）。IRIS-CKD 筛查项目：将聚焦于 T2DM 中的 CKD 筛查。我们将识别在过去 15 个月内未接受适当 CKD 筛查的 T2DM 患者，并将患者随机分配至接受家庭试剂盒以完成 CKD 筛查（“家庭试剂盒”）或标准实验室医嘱（“实验室医嘱”）。主要目标是评估提供家庭检测试剂盒与标准实验室检测相比，是否影响患者接受指南推荐 CKD 筛查的程度。患者将完成约 3 个月的随访。
【主题与分类】
主题标签：Chronic Kidney Disease(CKD)、Type 2 DM、Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM)。本站分类：消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06906627
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06906627
标准获取流程：
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- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：慢性肾脏病（CKD）、2型糖尿病、2型糖尿病（T2DM）。IRIS-CKD筛查项目：将聚焦于T2D患者的CKD筛查。我们将识别在过去15个月内未接受适当CKD筛查的T2D患者，并将患者随机分配至接受家用试剂盒以完成CKD筛查（“家用试剂盒”）组或标准实验室检测医嘱（“实验室检测医嘱”）组。主要目标是评估提供家用检测试剂盒与标准实验室检测相比，是否会影响患者接受指南推荐CKD筛查的程度。患者将完成约3个月的随访。
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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