英格兰整合医疗数据库中血栓性血小板减少综合征的流行病学研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05222750

标准获取流程：

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   • 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

疾病：COVID-19。背景/理由：在近期接种COVID-19疫苗的少数病例中，报告了一种与低血小板相关的罕见血栓形成综合征。药品和保健产品监管局（MHRA）已要求通过在线黄卡系统报告冠状病毒疫苗接种后28天内发生的所有血栓形成或血小板减少症病例。该综合征似乎影响所有年龄和性别的患者；目前尚无明确的风险因素信号。截至2021年4月14日（含当日），MHRA已收到168份英国（UK）报告，涉及使用COVID-19 Vaccine AstraZeneca后发生血栓栓塞事件并伴有血小板水平降低的情况。英国（UK）在开展该领域研究方面具有独特优势，因为其拥有基于注册的全科医疗体系，且唯一的识别号码将全科医疗数据与二级医疗数据关联起来。此外，疫苗接种工作进展良好，最大程度地实现了全人群的疫苗暴露。

目标与假设：在英格兰普通人群中，估算有血栓性血小板减少综合征、血栓栓塞或血小板减少记录的患者的事件发生率并描述其特征。方法：研究设计：采用队列设计的二次数据分析。数据来源：这是一项回顾性队列研究，使用通过NHS Digital可信研究环境（TRE）访问的英格兰关联二级数据库。初级保健数据将与国家层面的疫苗接种、初级保健数据、住院、COVID-19检测结果、死亡数据进行关联，以捕获关键研究变量。这一整合的数字健康系统还将包括其他关联，例如牛津-皇家全科医师学院哨点网络；ORCHID。研究人群：英格兰所有存在于NHS Digital TRE和/或牛津皇家全科医师学院临床信息

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。