勃艮第与弗朗什-孔泰地区非正式照护者多中心前瞻性队列

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02626377

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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

研究条件：乳腺癌、结直肠癌、前列腺癌、阿尔茨海默病、年龄相关性黄斑变性、帕金森病、心脏病、缺血性脑卒中。医学进步与生活方式的改变延长了预期寿命，尽管慢性疾病也随之发展。支持和照护通常由非正式照护者网络提供，该网络由家人、朋友和邻居组成。他们对于帮助维持老年人在家生活至关重要。已有研究表明，非正式任务的重要性和多样性可能危及其自身的身体、心理和社会福祉。老年非正式照护者队列研究的目的是通过对其生命历程的纵向研究，界定以下疾病诊断患者的照护者特征：癌症（乳腺癌、前列腺癌、结肠直肠癌）、神经退行性疾病（帕金森病、阿尔茨海默病及类似疾病）、神经血管疾病（脑血管意外（CVA））、年龄相关性黄斑变性（AMD）和心脏病（心力衰竭），年龄≥60岁，居住在勃艮第或弗朗什-孔泰地区。

通过追踪照护关系从诊断公布开始的各个阶段，将有可能评估照护者的生活质量，并通过嵌套在队列中的随机干预试验，评估一项旨在帮助非正式照护者的务实社会行动的落实情况。得益于对非正式照护者特征的分析性和纵向界定，本研究可通过识别与其照护辅助角色概念相关的后果，收集关于其生命历程和健康轨迹的精确信息。此外，随机干预试验将探讨一项支持照护者的社会行动在生活质量方面的效果及其效率。这些数据将有助于确定可用于改善现有援助来源的策略，并提出帮助照护者的新方法。本研究将提供机会，以确定最相关的支持手段，并提

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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