将新技能整合到糖尿病教育中的CGM项目

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07463209

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

疾病条件：胰岛素依赖型糖尿病、糖尿病（DM）、糖尿病（需胰岛素治疗，1型或2型）、糖尿病教育、糖尿病护理、1型糖尿病（T1D）、2型糖尿病（T2DM）。本研究将在一项为期6周的随机初步试验中，纳入144名每日至少使用一次胰岛素的老年糖尿病患者，评估持续葡萄糖监测仪（CGM）整合项目（“干预”）的初步有效性。CGM整合项目（48名参与者）将与两种常规护理方式进行比较：1）一次性门诊CGM培训（对照1；48名参与者）；2）自我指导的CGM培训（对照2；48名参与者）。在筛选访视和基线数据收集后，参与者将按计算机生成的序列以1：1：1的比例随机分配至三组之一。所有参与者都将获得为期6周的非盲法CGM传感器。随机分配至干预组的参与者将在4周内参加三次封闭式小组课程。第1次课程（第1天）将面对面进行，参与者将接受与CGM传感器插入、发射器配对和接收器操作相关的技术培训。

第2次课程（第14天）将以线上形式举行，内容包括如何阅读和理解CGM数据、自定义目标范围、警报和报警、导出和回顾历史数据，以及与照护伙伴共享CGM数据的培训。第3次课程（第28天）也将以线上形式举行，内容包括利用CGM提高安全性和生活质量的策略培训。在每次课程之间，将对参与者的CGM使用情况和血糖趋势进行远程评估。根据这些远程评估，参与者可能会接受1-2次额外的个性化培训课程，以复习CGM技术技能，以及与CGM使用相关的数据和自我管理策略。被随机分配到一次性诊所CGM培训组（对照1）的参与者将在试验第1天完成一次与诊所教育者的一小时会面。该组将接受基础CGM培训，并被建议根据需要通过其常规糖尿病照护团队进行随访，以解决相关问题或疑问。

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。