Smart Discharges Uganda 5岁以下儿童：0-6月龄I期临床数据—Covid-19队列

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3A7b83fa1ec0f208d46905d771d3b23d4061c93b16a533ea5c6eb1615e1ee4ed30

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

该数据是Smart Discharges乌干达5岁以下儿童父母研究的一个子集，专门针对2020年新冠疫情期间收集的0-6月龄儿童I期观察队列。目的：用于Smart Discharge预测建模的一部分，以预测出院后死亡和再入院等不良结局。数据描述：所有数据均在护理现场使用加密的研究平板电脑采集，随后上传至位于BC儿童医院研究所（加拿大温哥华）的Research Electronic Data Capture（REDCap）数据库。入院时，经过培训的研究护士系统性地收集临床、社会和人口学变量数据。出院后，现场工作人员在2个月和4个月时通过电话联系照护者，并在6个月时进行面对面随访，以确定生命状态、出院后就医行为和再入院详情。对出院后死亡的儿童进行了口头尸检。数据处理：根据WHO截断值，使用身高和体重为人体测量学变量创建了z评分。到医院的距离使用纬度和经度计算。

根据这两个变量的文本字段，创建了额外的症状和诊断类别。BCS评分通过将所有单个组成部分相加得出。局限性：存在日期缺失，且入院、出院和再入院日期顺序混乱。伦理声明：本研究获得了姆巴拉拉科技大学研究伦理委员会（编号15/10-16）、乌干达国家科学技术研究所（HS 2207）以及不列颠哥伦比亚大学/不列颠哥伦比亚省儿童与妇女健康中心研究伦理委员会（H16-02679）的批准。本手稿遵循流行病学观察性研究报告强化指南（STROBE）。受限文件注意事项：如果您还不是CoLab成员，请完成我们的会员申请调查

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。