维生素D能否减轻COVID-19负担？

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07128069

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：COVID-19。本研究将从芝加哥地区及全美范围内招募2，000名受试者，在家中参与研究。受试者将通过多种形式的宣传招募自愿参与研究，主要以线上方式为主（如新闻稿、新闻采访、社交媒体、电子邮件等）。样本量的选择基于以下估算：COVID-19月发病率（黑人/拉丁裔人群为3%/月，白人为1%/月）以及已免疫但不知自己曾感染COVID-19的人群比例（≤10%），以确保在p<0.05时，至少有80%的把握度检测到研究组间COVID-19发病风险降低20%或以上的差异。受试者将每日服用一剂维生素D，并在入组后12个月内回答有关COVID-19诊断和症状的调查问卷。我们的总体目标是比较随机分配至低剂量（400 IU/天）与中等剂量（4，000 IU/天）维生素D的COVID-19高风险成人中COVID-19的发病风险。我们的具体目标为：目标1：比较随机分配至低剂量与中等剂量维生素D的COVID-19高风险成人中COVID-19的发病风险。

我们假设，与低剂量治疗相比，中等剂量治疗能降低COVID-19发病率，因为维生素D能减少促使进行COVID-19检测的症状性感染。目标2：比较随机接受低剂量与中等剂量维生素D补充的COVID-19高风险成人中，COVID-19结局（症状、住院、ICU入住、呼吸机使用、死亡）。与近期多项观察性分析一致，我们预期较高剂量能改善COVID-19结局。受试者将被要求在入组时以及入组后3、6、9和12个月时完成一项基于网络的调查。入组调查将收集受试者当前用药和补充剂、日照暴露、运动、饮食和睡眠习惯、可能的COVID-19症状、其他流感样症状、既往COVID-19暴露史、职业、人

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。