孕产妇铁缺乏与儿童健康
该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项在Tampere University Hospital及Pirha开展的前瞻性队列研究,招募所有到院产检、分娩或新生儿儿科检查的孕妇

基本信息
资源简介
孕产妇铁缺乏与儿童健康
该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项在Tampere University Hospital及Pirha开展的前瞻性队列研究,招募所有到院产检、分娩或新生儿儿科检查的孕妇。母亲在线知情同意后填写问卷,内容涵盖妊娠期贫血及诊断、铁缺乏及诊断、铁剂或叶酸使用及时机、其他慢性病及用药、是否接受静脉铁输注等。数据可用于研究孕产妇铁缺乏与儿童健康结局的关联,支持预测建模与队列分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:分娩期缺铁性贫血、铁缺乏、妊娠期铁缺乏、妊娠期缺铁性贫血、铁状态。这将是一项在Tampere University hospital和The Wellbeing Services County of Pirkanmaa(Pirha)开展的前瞻性队列研究。所有孕妇在到Tampere University Hospital进行产前检查、分娩和/或由儿科医生通常在出生后2天进行的新生儿儿科检查时被招募参与研究。在给予在线知情同意后,母亲们在线填写一份问卷,内容涉及妊娠期可能的母体贫血及其诊断、铁缺乏及其诊断、母体铁补充剂或叶酸的使用及其时机、妊娠期可能的其他慢性疾病及其药物,以及母亲在妊娠期是否接受过静脉铁输注。
【主题与分类】
主题标签:Iron Deficiency Anaemia in Childbirth、Iron Deficiency、Iron Deficiency in Pregnancy、Iron Deficiency Anemia in Pregnancy、Iron Status。本站分类:血液及造血器官疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06879080
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06879080
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- 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
研究条件:分娩期缺铁性贫血、缺铁、妊娠期缺铁、妊娠期缺铁性贫血、铁状态。本研究为一项前瞻性队列研究,将在坦佩雷大学医院(Tampere University Hospital)和皮尔坎马福祉服务县(Pirha)开展。所有孕妇在前往坦佩雷大学医院进行产前检查、分娩和/或由儿科医生进行新生儿儿科检查(通常在出生后2天)时,均被招募参与本研究。在在线签署知情同意书后,母亲们在线填写一份问卷,内容涉及妊娠期可能存在的母体贫血及其诊断、缺铁及其诊断、母体铁补充剂或叶酸的使用及其时间、妊娠期可能存在的其他慢性疾病及其用药,以及母亲在妊娠期是否接受过静脉铁剂输注。此外,还征求母亲的许可,以收集其妊娠期的患者数据和用药数据,从而提高研究的可靠性和覆盖范围。本研究的前瞻性招募将持续3.5年。
我们的目标约为6000对母婴,其中约三分之一(2000名母亲)在孕期接受了铁补充。子代的健康将从出生起至7岁,通过Pirkanmaa福祉服务县的住院记录进行随访,具体如特定目标所述。新生儿结局信息按芬兰医学出生登记处的记录方式,从出生后前7天收集。新生儿健康还将通过住院和门诊记录随访至1月龄或直至出院。在接下来的随访时间点:1.5岁、4岁和7岁时,将从Pirkanmaa健康与福祉服务的门诊记录中收集信息(生长情况、可能的诊断、可能的用药、7岁时在学校是否需要支持)。嵌套队列1 一旦母亲们同意参与这项MATILDA研究,我们识别出100名患有ID/IDA且使用过铁补充剂的母亲
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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