乳腺癌患者糖尿病照护研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05565534

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：乳腺癌、糖尿病前期、2型糖尿病。本研究旨在开发一种利益相关者参与的、由执业护士（NP）主导的干预措施，以改善正在接受癌症治疗的乳腺癌合并糖尿病患者的糖尿病照护。这是一项试点可行性研究，我们将采用准实验前后设计，设置非随机干预组和对照组。在这项可行性研究中，研究者将首先纳入38名符合条件的患者进入对照组，并在基线和随访时（化疗或其他癌症治疗结束时，约12周）收集有效性指标。通过病历审查，研究者将在随访时记录癌症治疗方案完成情况。随后，研究者将纳入38名患者进入干预组，在其治疗结束时（约12周）收集有效性和实施结局指标。本试点研究将检验的主要假设是：嵌入肿瘤团队、接受过糖尿病管理培训的执业护士，可能能够在接受癌症治疗的患者积极癌症照护期间成功管理糖尿病。

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。