通过遗传学、家族史与行为改变预防糖尿病

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07815236

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：糖尿病前期、体重减轻。2型糖尿病影响3840万美国成年人，另有9760万成年人患有糖尿病前期，面临发展为该疾病的风险。这一负担不成比例地落在少数种族和族裔家庭及农村社区身上。本临床试验旨在确定，与标准的以个体为中心的糖尿病预防计划（DPP）相比，将家庭参与和家族健康史融入DPP是否能改善糖尿病前期成年人的依从性、体重减轻和血糖结局。参与者将为200名糖尿病前期指示参与者及其家庭成员，从农村和城市站点招募，并按地理位置分层。指示参与者将被区组随机分配接受标准DPP或改编版本，后者增加6周的家族健康史和遗传学教育——使用CDC的My Family Health Portrait工具——并配合家庭参与和技能培养课程。所有参与者将定期参加门诊访视，在6个月和12个月时监测体重和HbA1c，并将全程追踪课程出席情况。

家庭成员还将完成健康评估，以衡量健康改善是否超出索引参与者本身；研究人员将使用行动者-伴侣相互依赖模型来识别解释家庭层面结果差异的因素。这是一项双臂随机对照试验，比较标准DPP与融入家族健康史、遗传学教育和家庭技能建设的家庭适应性DPP。

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。