COVID-19免疫及随时间变化
研究计划招募900人的家庭队列，在相隔12-18个月的3个时间点采集血样并填写问卷，收集社会人口学、感染史、防护措施、检测史和疫苗接种等信息，并检测SARS-CoV-2血清学
基本信息
资源简介
COVID-19免疫及随时间变化
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦COVID-19在家庭层面的SARS-CoV-2风险。研究计划招募900人的家庭队列，在相隔12-18个月的3个时间点采集血样并填写问卷，收集社会人口学、感染史、防护措施、检测史和疫苗接种等信息，并检测SARS-CoV-2血清学。数据可用于评估疫苗接种覆盖率及其变化、暴露与感染模式、血清保护水平及其纵向趋势（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：COVID-19。本研究旨在评估家庭层面的SARS-CoV-2风险，目标是（a）确定疫苗接种覆盖率及其随时间的变化；（b）监测暴露模式和感染史；（c）评估血清保护水平及其纵向趋势。将招募一个由900人组成的家庭队列。受邀参与者将在相隔12-18个月的3个不同时间点前往研究中心进行血液采样并完成一份简单问卷。将发放问卷以收集以下特征：（a）社会人口学信息；（b）SARS-CoV-2感染史；（c）预防措施的采用；（d）SARS-CoV-2检测史；（e）SARS-CoV-2疫苗接种情况。参与者将接受SARS-CoV-2血清学检测。主要测量标志物
【主题与分类】
主题标签：COVID-19。本站分类：免疫系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05271669
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05271669
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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：COVID-19。本研究旨在评估家庭层面的SARS-CoV-2风险，具体目标包括：(a) 确定疫苗接种覆盖率及其随时间的变化；(b) 监测暴露模式和感染史；© 评估血清保护水平及其纵向趋势。将招募一个由900人组成的家庭队列。受邀参与者将在相隔12至18个月的3个不同时间点前往研究中心进行血液采样并完成一份简单问卷。将使用问卷收集以下特征：(a) 社会人口学信息；(b) SARS-CoV-2感染史；© 预防措施的采用情况；(d) SARS-CoV-2检测史；(e) SARS-CoV-2疫苗接种情况。参与者将接受SARS-CoV-2血清学检测。主要检测标志物为：用于推断既往感染的核衣壳抗体、用于评估免疫应答的刺突抗体，以及通过SARS-CoV-2替代病毒中和试验评估的血清保护。
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。
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