2型糖尿病诊断后改用电子烟与健康结局

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07414355

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、电子烟使用、临床结局。电子烟的使用有所增加，部分原因在于人们认为其可作为可燃香烟的“危害减少”替代品。既往研究中引用的证据包括：在一项随机试验中，电子烟的戒烟率高于尼古丁替代疗法；从可燃香烟转向电子烟后，潜在危害的生物标志物有所降低；在高风险PCI人群中的观察性数据也提示，转换后MACCE风险更低。然而，尼古丁和重金属等成分可能对糖尿病管理产生不良影响，且大多数既往研究都强调了使用电子烟本身的潜在危害。因此，糖尿病患者从可燃香烟转向电子烟是否能带来危害减少的获益仍不确定。在此背景下，本研究评估了糖尿病患者从可燃香烟转向电子烟相关的临床结局，并评估转换程度（部分转换 vs 完全转换）是否会改变不良临床事件的风险。

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。