基本信息

模态

其他

任务类型

预测

创建/更新时间

2026-10-25

资源简介

妊娠期A/H1N1流感队列研究

该数据集英文名称为“COhort Study on A/H1N1 FLU During PREGnancy”，在站内归入感染性疾病 / 其他分类，来源为 clinicaltrials.gov。源站描述表明，研究关注流感与妊娠，目的是测量母亲及其孩子的A/H1N1流感感染发病率，并识别法国巴黎三家公立产院在大流行期间孕妇中的决定因素。数据集以Influenza和Pregnancy为主题标签，整体侧写指向一项围绕孕期A/H1N1流感感染开展的队列研究，其核心信息包括研究目的、目标人群、地理范围与机构设置，以及所关注的母婴感染结局与相关决定因素。

【数据集背景】

该数据集对应的研究背景为A/H1N1流感与妊娠的交集。源站描述将研究条件概括为Influenza与Pregnancy，并明确研究处于大流行期间。研究对象为孕妇及其孩子，研究地点为法国巴黎的三家公立产院。研究目的包含两个层面：一是测量母亲及其孩子的A/H1N1流感感染发病率，二是识别孕妇中的决定因素。由此可见，该数据集所承载的信息围绕孕期流感感染的发生情况及其影响因素展开，具有明确的母婴健康与感染性疾病研究指向。

【数据内容】

依据源站描述，数据集内容所对应的研究关注母亲及其孩子的A/H1N1流感感染发病率，并关注孕妇中的决定因素。主题标签为Influenza与Pregnancy，说明数据内容围绕流感感染与妊娠状态两个核心主题组织。关于具体变量、样本量、随访时长、检测方法、统计指标等细节，源站未提供。因此，该数据集的内容描述可确认的范围限于研究目的所指向的发病率测量与决定因素识别，以及母婴两类对象和孕妇人群。

【采集与来源】

该数据集来源于clinicaltrials.gov，站内分类为感染性疾病 / 其他。源站描述指出，研究在法国巴黎的三家公立产院开展，时间背景为大流行期间。研究对象包括母亲及其孩子。关于数据采集的具体方式、采集频率、数据录入流程、伦理审批信息等，源站未提供。可确认的来源信息为注册平台与源站描述所载的研究地点、机构类型及研究背景。

【适用场景】

基于源站描述，该数据集适用于与孕期A/H1N1流感感染相关的主题检索与研究背景了解，例如关注母婴流感感染发病率、孕妇感染决定因素、大流行期间孕期感染研究，以及以巴黎公立产院为现场的研究。主题标签Influenza与Pregnancy也支持按感染性疾病与妊娠相关主题进行归类查找。关于该数据集是否适用于特定统计分析、模型训练或临床决策，源站未提供，不应超出源站描述范围使用。

【使用方法】

源站未提供具体使用方法，包括数据访问方式、文件格式、字段说明、变量编码、分析指南或许可条件等。使用者可依据源站描述了解研究目的与主题范围，但涉及实际操作层面的使用说明，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集可确认的信息来自源站描述，涵盖研究目的、研究条件、研究地点与机构数量、研究对象及主题标签。关于数据完整性、样本代表性、测量准确性、缺失情况、偏倚控制及统计效力等质量维度，源站未提供。限制方面，源站描述未给出数据规模、时间跨度与具体结局定义，因此无法据此评估数据的具体覆盖范围。使用时应以源站描述所界定的范围为准，避免推断未提供的信息。

【引用与许可】

源站未提供引用格式与许可信息。该数据集来源为clinicaltrials.gov，具体引用要求与使用许可条款源站未提供。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT01192737

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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://clinicaltrials.gov/study/NCT01192737

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。

数据说明

条件：流感、妊娠。本研究的目的是测量母婴A/H1N1流感感染的发生率，并确定法国巴黎三家公立产院在大流行期间孕妇中的决定因素。

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