共同设计针对有儿童期2型糖尿病风险的原住民儿童的增强照护模式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07692321

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

条件：2型糖尿病、妊娠期糖尿病（GDM）。在参与者顾问、社区及原住民领导层所识别的知识与照护差距的指导下，研究者制定了一项多层面、多学科的研究计划，利用现有的NextGen队列来加强代谢筛查并评估新型干预策略。研究者将与原住民合作伙伴共同：1）共同开发一项由社区导航员主导的围产期支持计划，以支持母婴营养与活动，包括母乳喂养支持，旨在预防糖尿病；2）实施基于社区的儿童早期筛查，以发现血糖异常的迹象；3）共同开发并实施一项由社区主导的、面向4-5岁儿童及其照护者的土地体验项目，以鼓励和教育其了解传统营养与活动对维持健康的益处。

本项目与“四箭地区卫生管理局”（FARHA）及其位于曼尼托巴省、由四个阿尼西尼纽原住民民族共同治理的机构合作，通过在儿童期发病2型糖尿病（T2D）发病率居全球最高的人群中实施产前、产后及幼儿期干预措施，来应对代际T2D的生命周期问题。

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。