系统性红斑狼疮患者的身体活动研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06919250

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：系统性红斑狼疮。背景。系统性红斑狼疮是一种慢性自身免疫性疾病。其主要临床表现包括肌肉骨骼症状，如肌病、关节炎、关节痛或骨坏死。体力活动可以改善这些患者对生活质量和幸福感的感知。目的。评估系统性红斑狼疮患者的体力活动程度，并确定影响其主要临床、社会人口学和人体测量学变量。方法。双向性队列研究。将招募63名系统性红斑狼疮患者。主要变量将是体力活动程度（国际体力活动问卷）。次要和调节变量将包括：疲劳（疲劳评估量表）、健康相关生活质量（简明健康调查量表-36）、睡眠障碍（匹兹堡睡眠质量指数）、抑郁症状（贝克抑郁量表-II）和焦虑症状（汉密尔顿焦虑评定量表）、年龄，以及疾病活动度、病程和损伤程度。

可能的混杂变量包括性别、不良习惯（吸烟）、其他疾病的诊断以及治疗暴露。在分析中，将计算狼疮 erythematosus 患者的身体活动程度，并进行多元回归分析，以评估最适合这些患者活动程度的预测模型。预期结果。确定系统性红斑狼疮患者的身体活动程度，并确定这些患者身体活动的预测模型。

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。