CARE-D-FOOT-Nav 试点研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07143175

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：糖尿病足溃疡（DFU）。CARE-D-Foot-Nav（糖尿病足有效导航综合援助与资源）研究是一项试点试验，旨在检验由患者导航员主导的干预措施能否改善因糖尿病足溃疡（DFU）住院患者的愈合结局。DFU是糖尿病的一种严重并发症，在美国每年导致超过10万例截肢，并占糖尿病相关医疗费用的很大一部分。美国DFU的愈合率仍然很低。30天内未能愈合的DFU风险更高。不幸的是，糖尿病相关截肢率正在回升。愈合需要复杂的多学科护理，重点关注血糖控制、伤口管理、血管疾病治疗和感染治疗。一种能够促进多学科DFU护理并支持患者愈合过程、且可广泛实施的策略，对于提高DFU愈合率和遏制糖尿病相关肢体丧失的流行至关重要，尤其是对医疗服务不足和高风险人群而言。

患者导航员是医疗保健人员，他们通过协调护理后勤、将患者与可用资源连接起来以及促进患者参与，来减轻护理障碍。虽然导航员已被证明可以改善糖尿病结局，但其在改善DFU护理和促进愈合方面的有效性尚未得到验证。在大量初步数据和社区意见的指导下，研究人员开发了CARE-D-Foot-Nav（有效糖尿病足导航综合援助与资源）项目。本研究旨在确定CARE-D-Foot-Nav项目是否能提高DFU愈合率、增强患者参与度，并能以成本效益高的方式实施。

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。