免疫功能低下人群疫苗接种的免疫原性与安全性
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦免疫功能低下人群接种疫苗的免疫原性与安全性研究。覆盖类风湿关节炎、脊柱关节炎（强直性脊柱炎）、血管炎（ANCA 相关性血管炎与 Behçet 病）患者及健康对照，研究将在瑞士 6 家风湿科门诊和 4 家旅行医学门诊连续招募受试者
基本信息
资源简介
免疫功能低下人群疫苗接种的免疫原性与安全性
该数据集英文名为 Immunogenicity and Safety of Vaccinations in Immunocompromised Persons，来源于 clinicaltrials.gov，聚焦免疫功能低下人群接种疫苗的免疫原性与安全性研究。研究覆盖类风湿关节炎、脊柱关节炎（强直性脊柱炎）、血管炎（ANCA 相关性血管炎与 Behçet 病）患者及健康对照人群，计划在瑞士 6 家风湿科门诊和 4 家旅行医学门诊连续招募受试者。数据集主题标签包括类风湿关节炎、脊柱关节炎与血管炎，本站分类归入肌肉骨骼系统疾病 / 其他。
【数据集背景】
免疫功能低下人群，尤其是患有风湿性疾病的患者，其疫苗接种后的免疫应答与安全性是临床关注的重要问题。该数据集所对应的研究以类风湿关节炎、脊柱关节炎（强直性脊柱炎）、血管炎（包括 ANCA 相关性血管炎与 Behçet 病）患者以及健康对照为研究对象，旨在探讨这一特殊人群接种疫苗后的免疫原性与安全性。研究选址于瑞士，涉及 6 家风湿科门诊与 4 家旅行医学门诊，通过多中心协作的方式连续招募受试者，以覆盖上述疾病类型及健康对照人群。
【数据内容】
数据集的主题标签为类风湿关节炎、脊柱关节炎与血管炎，研究对象涵盖类风湿关节炎患者、脊柱关节炎（强直性脊柱炎）患者、血管炎（ANCA 相关性血管炎与 Behçet 病）患者以及健康对照。研究关注的核心内容为疫苗接种在免疫功能低下人群中的免疫原性与安全性。关于数据集的具体变量、记录字段、样本量、随访时间点及检测指标等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。研究将在瑞士的 6 家风湿科门诊和 4 家旅行医学门诊开展，连续招募类风湿关节炎、脊柱关节炎（强直性脊柱炎）、血管炎（ANCA 相关性血管炎与 Behçet 病）患者及健康对照受试者。关于具体的招募时间窗口、采样与检测流程、数据录入方式等信息，源站未提供。
【适用场景】
基于其研究主题，该数据集适用于关注风湿性疾病患者及免疫功能低下人群疫苗接种免疫原性与安全性的分析场景，例如比较不同疾病类型患者与健康对照在接种疫苗后的免疫应答与安全性表现。关于数据的具体适用分析类型与使用范围，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
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。
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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://clinicaltrials.gov/study/NCT01947465
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
条件：类风湿性关节炎、脊柱关节炎、血管炎。该研究将在瑞士的6家风湿病诊所和4家旅行医学诊所开展。将连续招募患有类风湿性关节炎、脊柱关节炎（强直性脊柱炎）、血管炎（ANCA相关性血管炎和白塞病）的受试者以及健康对照者。
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
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