CommunityRx-Kidney Health 数据集
美国约七分之一成年人患有慢性肾脏病,该病通常随时间恶化,终末期可导致肾衰竭。在北卡罗来纳州东部农村社区,地理就医障碍、资源减少和卫生基础设施不发达等因素阻碍了 CKD 多病共存的最佳管理

基本信息
资源简介
CommunityRx-Kidney Health 数据集
CommunityRx-Kidney Health(CRx-K)是来源于 clinicaltrials.gov 的数据集,聚焦 Chronic Kidney Disease(Stages 1-4)。美国约七分之一成年人患有慢性肾脏病,该病通常随时间恶化,终末期可导致肾衰竭。在北卡罗来纳州东部农村社区,地理就医障碍、资源减少和卫生基础设施不发达等因素阻碍了 CKD 多病共存的最佳管理。CRx-K 是一种基于证据、低强度、由健康信息技术驱动的干预措施,整合医疗、社会和自我护理资源,可用于支持农村 CKD 管理相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Chronic Kidney Disease(Stages 1-4)。美国大约每七名成年人中就有一人患有慢性肾脏病(CKD)。CKD 通常随时间恶化,在终末期可导致肾衰竭。北卡罗来纳州东部农村社区的环境因素阻碍了 CKD 多病共存的最佳管理。在这些社区中,就医的地理障碍、资源减少和卫生基础设施不发达使 CKD 结局恶化。CommunityRx-Kidney Health(CRx-K)是一种基于证据、低强度、由健康信息技术驱动的干预措施,旨在支持北卡罗来纳州东部农村的 CKD 管理。CRx-K 整合了医疗(如血压和血糖监测、眼部和足部护理)、社会(食物、住房、交通)和自我护理(体重和压力管理、锻炼)资源。CRx-K 包括 th
【主题与分类】
主题标签:Chronic Kidney Disease (Stages 1-4)。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07237295
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07237295
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:慢性肾脏病(1-4期)。在美国,大约每七名成年人中就有一人患有慢性肾脏病(CKD)。CKD通常随时间恶化,最终阶段可导致肾衰竭。北卡罗来纳州东部农村社区的环境因素阻碍了CKD多病共存的最佳管理。在这些社区中,就医的地理障碍、资源减少和卫生基础设施不发达使CKD结局恶化。CommunityRx-Kidney Health(CRx-K)是一种基于证据、低强度、由健康信息技术驱动的干预措施,旨在支持北卡罗来纳州东部农村地区的CKD管理。CRx-K整合了医疗(如血压和血糖监测、眼部和足部护理)、社会(食物、住房、交通)和自我护理(体重和压力管理、锻炼)资源。CRx-K包含三个组成部分:关于综合性CKD需求的简短教育、个性化社区资源转介清单(HealtheRx),以及在我们的试验中由诊所导航员主导的针对CKD患者的纵向支持(12个月)。
我们的多学科、社区参与式研究团队将通过三个相互关联的目标来检验CRx-K的效果。这项实用性个体随机、双臂、单盲试验在16个北卡罗来纳州东部农村县的35家农村初级保健诊所开展(n=634名患有CKD的成人),评估CRx-K对急性医疗保健利用(主要结局)、寻找资源的自我效能、综合护理资源的知识与分享、资源使用、随时间推移未满足需求的数量、门诊医疗保健利用以及健康相关生活质量的影响。研究人员假设,接受CRx-K的参与者与接受常规照护的参与者在12个月内的急性医疗保健利用情况将存在差异。
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
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