Alberta儿童COVID-19队列（AB3C）研究数据

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3Adde41fbc93bc395df216633df6d67f90308eb7b8c26411e106c5b9ef0fe7639e

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

背景：鉴于新型SARS-CoV-2冠状病毒大流行，有必要了解阿尔伯塔省儿童的COVID-19情况，以便为潜在的治疗方法、疫苗和公共安全决策（如儿童何时以及如何返校）提供依据。本研究未获得CITF的资助；Kellner博士作为CITF实地研究和儿科工作组的联合主席，协助设计了CITF核心数据元素和问卷。原研究目的：AB3C研究旨在确定有多少已知和未知COVID-19感染的儿童随时间推移产生了免疫反应（血液抗体），以及感染风险和COVID疾病严重程度的流行病学和免疫学相关因素。方法：如果儿童（未满18岁）居住在阿尔伯塔省卡尔加里或附近，其父母被邀请为其报名参加研究。参与者以单次访视或纵向参与者的形式入组。除问卷项目外，在每次访视时（间隔6个月），确定既往COVID感染状态（优先采用PCR结果），并采集血样进行血清学检测。测量针对SARS-CoV-2核衣壳蛋白和刺突蛋白受体结合域的IgG抗体。

贡献数据摘要：该数据集包括1030名参与者，他们在2020年8月至11月期间完成了基线访视，并提供了至少一份血液样本。94%的参与者接受了长达2年的纵向随访（中位数：19个月）。可用变量包括以下信息领域的数据：人口统计学（年龄、性别、种族-族裔和原住民身份、FSA）、慢性健康状况和基线BMI；急性COVID感染证据、SARS-CoV-2疫苗接种和随时间变化的血清学。

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。