改善糖尿病患者慢性肾病健康素养：马来西亚营养、情绪与身体健康素养优化肾脏结局（My-NEPHRO）试验

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07836556

标准获取流程：

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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

研究条件：糖尿病、慢性肾功能不全、健康素养、生活质量。这将是一项随机对照干预试验。将开发并验证 MyNEPHRO 模块，并将其整合到一个移动应用程序中。移动应用程序干预将持续 6 个月，并采用多种干预方法。符合条件、年龄超过 18 岁且患有糖尿病和非透析慢性肾脏病的成人，将采用简单随机化按 1:1 比例分配到两个研究组之一（干预组或常规照护对照组）。该试验将在马来西亚登嘉楼州瓜拉登嘉楼县开展。使用 PS 软件，基于已发表的可用参数，针对所有目标计算了样本量。最大样本量为 102，即干预组 51 例、对照组 51 例；其中包含为考虑失访而增加的 20%。使用以下公式（Florey, 1993）：n（每组样本量）= 2 [(a + b)² × σ²] / (μ₁ − μ₂)²，其中：a = α（0.05）的常规乘数 = 1.96，b = 检验效能（0.80）的常规乘数 = 0.842。

考虑到组间 % HbA1c 变化差异为 0.5%，以及 % HbA1c 变化的标准差（SD）为 0.8（Seangpraw et al., 2023），每组 41 名成人将在 0.05 显著性水平下提供 80% 检验效能。招募 目标样本由 102 名居住在马来西亚登嘉楼州瓜拉登嘉楼、患有糖尿病并合并非透析 CKD 的成人组成。研究流程如图 3 所示。将针对在一所大学医院内科门诊就诊的患者开展有关糖尿病的健康宣传活动。潜在受试者将在项目期间招募，通过使用 Google 表单根据纳入和排除标准进行识别。符合纳入和排除标准者将通过电话联系，并向其解释研究相关情况。每位参与者的研究开始时间将根据其基线 HbA1C 水平的日期来确定。Th

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。