通过需求侧视力护理动态整合改善孟加拉国以患者为中心的糖尿病护理

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06968611

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、糖尿病视网膜病变（DR）。本临床试验的目标是确定，通过使用自动语音消息提醒，向糖尿病患者（DM）宣传视力丧失的可能性，并提供免费阅读眼镜，是否会增加参与者对糖尿病（DM）和糖尿病视网膜病变（DR）服务的接受度，以及改善以患者为中心的糖尿病护理质量。其主要旨在回答的问题包括：1. 与仅提醒预约的参与者消息相比，接受包含预约提醒和关于就诊及药物依从性对降低视力丧失风险重要性的自动语音消息的组别，其在预定日期后3周内完成预定DR和DM预约的患者比例是否会显著增加？2. 以每增加一名遵循建议检查的患者的总干预成本衡量的成本效益如何？

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。