哥伦比亚多囊卵巢综合征表型与流行病学研究(PEP - Colombia)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为哥伦比亚多囊卵巢综合征(PCOS)的表型与流行病学研究。源站描述显示,研究在 Colmédicos Medical Centre 招募接受职业入职前常规体检的潜在参与者,涉及多囊卵巢综合征、高雄激素血症及内分泌系统疾病

基本信息
资源简介
哥伦比亚多囊卵巢综合征表型与流行病学研究(PEP - Colombia)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为哥伦比亚多囊卵巢综合征(PCOS)的表型与流行病学研究。源站描述显示,研究在 Colmédicos Medical Centre 招募接受职业入职前常规体检的潜在参与者,涉及多囊卵巢综合征、高雄激素血症及内分泌系统疾病。数据覆盖参与者的人口学与体检信息,如姓名、年龄、身高、体重和联系方式,并依据哥伦比亚法律(ley 1581de Colombia)保护个人数据。该数据可用于 PCOS 表型分类、流行病学特征分析及相关内分泌代谢疾病研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:多囊卵巢综合征、高雄激素血症、内分泌系统疾病。在第一次访视期间,将在 Colmédicos Medical Centre 接受常规职业入职前体检的潜在研究参与者将被邀请参加研究。符合条件的研究参与者将被告知研究目标和研究方案,并获得一份知情同意书副本。将在第一次访视当天开始建立一份包含潜在研究参与者详细信息(姓名、年龄、身高、体重和联系方式)的保密研究登记册。在评估访视第一次招募研究之前,将从每位研究参与者处获得书面知情同意。所有研究参与者的个人数据将根据法律(ley 1581de Colombia)受到保护。1. 评估访视 #1:在获得知情同意后,dat
【主题与分类】
主题标签:Polycystic Ovary Syndrome、Hyperandrogenism、Endocrine System Diseases。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05926115
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05926115
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- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:多囊卵巢综合征、高雄激素血症、内分泌系统疾病。在首次就诊期间,将在Colmédicos医疗中心邀请计划进行常规职业入职前体检的潜在研究参与者参加研究。符合条件的研究参与者将接受关于研究目标和研究方案的建议,并获得一份知情同意书副本。从首次就诊日开始,将建立一份包含潜在研究参与者详细信息(姓名、年龄、身高、体重和联系方式)的保密研究登记册。在研究招募前的第一次评估访视中,将获得每位研究参与者的书面知情同意。所有研究参与者的个人数据将根据法律(哥伦比亚第1581号法律)受到保护。1. 评估访视#1:在获得知情同意后,将使用临床报告表(CRF)中的标准格式从每位研究参与者处收集数据,以便从所有参与者处统一收集数据。每份CRF将具有唯一的序列识别号,并以当地语言书写。
CRF将由经过培训的研究人员填写(包括主要研究者、共同研究者和受过医学培训的研究助理)。所有CRF将在完成后24小时内检查缺失数据,任何缺失数据将被立即发现并收集。研究工作人员在任何时候均不得查阅参与者的医疗职业记录,须遵守哥伦比亚法律(2007年第2346号决议、2011年第1918号决议)规定的限制。每位参与者将接受人体测量(体重、身高、腰围和臀围)以及针对多毛症、痤疮、脱发、黑棘皮病和甲状腺肿大的体格检查。初始多毛症(mFG)评分达到4分或以上(≥ 4)的参与者将由医生重新评估。在Colmédicos的初次访视期间,将对所有参与者进行经阴道或经腹部盆腔超声检查。
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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