优化性别不一致青少年的个体化医疗照护

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06573177

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：性别不一致。本观察性研究旨在评估丹麦针对性别不一致儿童和青少年现行医疗保健项目的效果，该项目于2016年1月设立。躯体结局参数包括生长、骨骼健康、身体成分、代谢参数、激素水平及并发疾病。心理社会参数包括性别不一致发展轨迹、心理健康（即自闭症谱系障碍、行为问题、自伤、自杀意念及精神科诊断）以及社会背景（即家庭人口学特征、教育、少数群体压力）。本研究旨在：1. 描述所有转诊治疗的儿童和青少年的心理社会特征，以及性别认同发展史和治疗轨迹。2. 系统评估使用促性腺激素释放激素（GnRH）类似物和跨性别激素进行激素治疗前及治疗期间的生物学参数，并为接受激素治疗者建立生物样本库。

研究人员假设，通过咨询和激素治疗的干预是安全的，并对跨性别青少年的社会心理健康产生积极影响。总体目标是提供数据，以改善未来的家庭咨询、临床护理、患者满意度、患者安全，并最终提升生活质量。

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。