评估卢旺达乳腺癌早期诊断适配项目扩大规模

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05364138

标准获取流程：

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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件：乳腺癌、良性乳腺疾病、宫颈癌。尽管Burera试验结果令人鼓舞，但显然需要作出调整以实现现实世界的推广。Burera干预措施孤立地关注乳腺健康，这阻碍了在资源有限的卫生系统中的可扩展性。此外，它得益于密集的患者追踪，这在该研究的资源和单一地区的实施条件下是可行的。卢旺达生物医学中心（RBC）目前正在利用Burera培训项目扩大乳腺癌早期诊断，并进行了两项关键调整。首先，为了扩大覆盖范围并提高效率，乳腺癌早期诊断服务与宫颈癌筛查合并为一项联合倡议，即“女性癌症早期检测项目”。WCEDP通过以下方式整合这些服务：1）联合提供者培训；2）针对两种癌症的社区宣传；3）每周在地区医院（DH）和卫生中心（HC）为符合宫颈癌筛查和CBA条件的女性开设诊所。

RBC的第二项适应性调整旨在促进大规模的患者追踪和与诊疗服务的衔接，是一种基于平板电脑的电子病历系统，允许临床医生跨机构共享信息、识别错过就诊的患者，并记录与患者的电话沟通。这些适应性调整回应了世界卫生组织全球乳腺癌倡议的优先事项：将早期诊断纳入初级保健服务，并建立便于转诊的系统。通过在真实世界环境中审视这些适应性调整，本研究将为全球识别基于证据的实施策略以应对中低收入国家的乳腺癌问题作出贡献。本研究将依托RBC、健康伙伴组织（PIH）和布莱根妇女医院（BWH）之间的长期合作关系，追求以下具体目标：目标1. 使用RE-AIM框架，在3个区、52个卫生中心中，考察卢旺达在WCEDP框架内对乳腺癌早期诊断的适应性调整和扩大实施的情况及影响。1a. 使用中断时间序列分析评估WCEDP的覆盖范围

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。