药师干预对未控制2型糖尿病患者的评估

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05442840

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。招募将于2022年7月开始，潜在参与者可以自行推荐，或者由其他医疗保健提供者向研究团队讨论研究并提供联系信息，以供所有感兴趣潜在参与者参考。随后，这些潜在参与者将由药剂师或药学博士（PharmD）实习生进行资格筛选。研究目标是招募60名参与者。所有参与者必须提供参与同意，并将被要求完成一份参与者调查。所有同意参与的参与者将被随机分为对照组，该组在研究期间不接受药剂师干预，或干预组，该组将接受由药剂师/药学博士实习生主导的干预，包括药物审查、优化药物治疗方案、频繁随访和糖尿病教育。研究期结束后，对照组参与者将被提供药剂师干预。所有参与者将被要求在研究开始和结束时完成一份参与者调查。

所有参与者还将根据需求接受来自其医生和其他医疗团队成员的标准化照护，这将是实践中的标准做法。所有参与者还将被要求在研究期结束时重复进行血液检查。

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。