丙型肝炎感染者与照护衔接研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05397067

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：慢性丙型肝炎、物质使用障碍。本研究评估了在阿巴拉契亚地区，针对丙型肝炎病毒（HCV）感染合并物质使用障碍个体，旨在改善其获得医疗照护联系（LTC）的社区干预措施。研究的主要部分是一项前瞻性干预评估，参与者（N=60）被顺序分配至四个队列之一：一个对照组和三个干预组。所有参与者均接受了同伴支持，并随着队列逐步引入额外干预措施，包括激励券（如食品、交通、电话）、远程医疗访问以及提供预付费手机以促进沟通和参与照护。主要结局是参加首次HCV治疗就诊。该研究采用实用性、准实验方法评估这些干预措施对获得医疗照护联系的影响。目标是评估解决交通、通信获取和照护导航等结构性障碍是否会改善高风险人群中HCV治疗的参与度。

开展了一项定性研究部分，为干预措施的制定提供依据，并更好地理解照护的障碍与促进因素。该部分包括对患者和医疗服务提供者进行的半结构化访谈。定性阶段的研究结果用于完善干预策略，但不属于干预研究人群或定量结局分析的一部分。

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。