癌症患者整合可行动老龄化评估试点

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05871008

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、霍奇金淋巴瘤、肾癌、白血病、淋巴样白血病、多发性骨髓瘤、髓系白血病、单核细胞白血病。衰老是癌症发病率和死亡率的最大风险因素。强有力的数据和专家建议支持使用老年筛查评估来指导老年人（>65岁）的治疗。老年评估结果有助于治疗讨论、指导治疗强度并确定支持性护理需求。然而，尽管有循证益处，老年评估并未在肿瘤诊所常规实施。同样，有强有力的数据和专家建议对健康的社会决定因素（SDoH）和健康行为进行评估，但对SDoH和健康行为的持续评估和行动并不常见。旨在为老年患者提供推荐的符合目标的护理——这需要基于患者的衰弱状况、SDoH、健康行为和心理健康——的临床医生必须在缺乏这一重要背景信息的情况下采取行动。我们已经确定了一种实用的老年筛查工具（G8），并将其改编为经过验证的患者报告测量工具。

我们旨在将新颖、经过验证、由患者报告的G8量表与NCI资助的、理论驱动、基于证据的My Own Health Report（MOHR）系统整合，该系统通过基于网络的门户收集患者报告的健康行为、心理健康和健康社会决定因素（SDoH）。我们将把老年问题、健康行为、心理健康和SDoH的评估整合到一个高效、可操作的情境评估系统中，用于老年癌症患者，称为Integrated Aging Assessment for Action for Cancer Patients（IA3-CP）。我们将采用D&I策略，包括共同创造参与方法和形式-功能方法，以开发工作流程，使IA3-CP能够切实整合到肿瘤团队常规初始评估中。我们的目标是开发并进行IA3-CP系统的随机试点，以确定其能否一致实施、被采取行动、改善护理质量并增强患者-提供者互动。理由：该短语

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。