BaCoM 研究参与者纵向数据集
该数据集来自德国巴伐利亚州门诊 COVID-19 监测项目（BaCoM），是一项于 2021 年 3 月至 2023 年 12 月开展的前瞻性注册研究，关注 COVID-19 大流行对有护理和支持需求人群及无此类需求对照组的身体、心理和社会影响
基本信息
资源简介
BaCoM 研究参与者纵向数据集
BaCoM – longitudinaler Datensatz der Studienteilnehmenden
该数据集来自德国巴伐利亚州门诊 COVID-19 监测项目（BaCoM），是一项于 2021 年 3 月至 2023 年 12 月开展的前瞻性注册研究，关注 COVID-19 大流行对有护理和支持需求人群及无此类需求对照组的身体、心理和社会影响。数据来自标准化问卷和医患记录，通过假名化 StudySubjectID 合并，共包含 2.059 条观测，其中 2.007 条对应 T0 至 T5 六个调查时点，另有 52 条来自无对应问卷的医患文件。可用于分析疫情下护理需求人群的健康状况、症状及纵向变化（来源 DOI 解析）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集包含巴伐利亚州门诊 COVID-19 监测项目（BaCoM）的纵向数据，该项目是一项于 2021 年 3 月至 2023 年 12 月在巴伐利亚州开展的前瞻性注册研究，旨在了解 COVID-19 大流行对有护理和支持需求人群以及无护理或支持需求对照组在身体、心理和社会方面的影响。数据来自标准化问卷调查和医患记录，并通过假名化的 StudySubjectID 进行合并。该数据集共包含 2.059 条观测。其中 2.007 条归属于 T0 至 T5 调查时点（T0：1.037；T1：635；T2：220；T3：86；T4：21；T5：8）。另有 52 条数据来自研究参与者的医患文件，这些参与者没有相应的研究组问卷，因此未为其分配问卷测量时点。
【主题与分类】
主题标签：COVID-19、Longitudinaldaten、Pflegebedürftigkeit、Gesundheitszustand、Symptome、610。本站分类：感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://data.ub.uni-muenchen.de/id/eprint/819
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.5282/ubm/data.819
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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
Der Datensatz enthält longitudinale Daten des Bayerischen ambulanten COVID-19 Monitors (BaCoM), einer von März 2021 bis Dezember 2023 in Bayern durchgeführten prospektiven Registerstudie zu den physischen, psychischen und sozialen Auswirkungen der COVID-19-Pandemie auf pflege- und unterstützungsbedürftige Menschen sowie eine Vergleichsgruppe ohne Pflege- bzw. Unterstützungsbedarf. Die Daten stammen aus standardisierten Fragebogenerhebungen und Arzt-Patient-Dokumentationen und wurden über die pseudonymisierte StudySubjectID zusammengeführt. Der Datensatz umfasst insgesamt 2.059 Beobachtungen. Davon sind 2.007 den Erhebungszeitpunkten T0 bis T5 zugeordnet (T0: 1.037; T1: 635; T2: 220; T3: 86; T4: 21; T5: 8). Weitere 52 Datensätze stammen aus Arzt-Patient-Dateien von Studienteilnehmenden, für die kein entsprechender Studiengruppenfragebogen vorliegt. Ihnen wurde daher kein Fragebogen-Messzeitpunkt zugeordnet; die fehlende Angabe in VISIT_FINAL ist bei diesen Fällen beabsichtigt. Die Baseline-Stichprobe (T0) umfasst 1.037 Teilnehmende: 573 SARS-CoV-2-positive pflege- bzw. unterstützungsbedürftige Personen, 245 SARS-CoV-2-positive Personen ohne Pflege- bzw. Unterstützungsbedarf und 219 SARS-CoV-2-negative pflege- bzw. unterstützungsbedürftige Personen. Die Daten wurden vor der Veröffentlichung harmonisiert und auf Plausibilität, Konsistenz, Vollständigkeit und Mehrfacheinträge geprüft. Codebuch und Variablenliste dokumentieren Struktur und Kodierung des Datensatzes. Weitere im Rahmen von BaCoM erhobene Daten und Teilstudien sind nicht Bestandteil dieser Datenveröffentlichung.
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
