墨西哥裔美国家庭风险沟通研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00469339

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   • 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、结肠癌、心血管疾病。本项目旨在了解关于常见复杂疾病家族风险沟通的机制，以及墨西哥裔美国家庭制定应对该风险策略的过程。对于墨西哥裔美国人社区而言，家庭文化为个体解读健康信息、分享健康信息以及制定参与健康促进行为的策略提供了重要环境。这种家庭文化可由家庭社会结构、家庭成员所体现的文化适应程度以及社会经济因素来界定。本项目的参与者将从德克萨斯大学MD安德森癌症中心（UTMDACC）流行病学系启动的正在进行的墨西哥裔美国家庭人群队列中招募。来自160个多代墨西哥裔美国家庭的至少三名成年人将参与本研究，其中两人为生物学亲属，且居住在同一住所。

医学风险信息（反馈）将根据参与者提供的关于四种复杂疾病的家族史信息提供给参与者：糖尿病、心脏病、乳腺癌和结肠癌。反馈将以两种方式进行随机化，分别改变家庭中由谁接收反馈（反馈接收者）以及提供何种信息（反馈内容）。这些数据将使我们能够检验以家庭为中心的反馈方式（即所有参与的家庭成员均接收反馈）相较于以个体为中心的反馈方式（即仅有一名参与的家庭成员接收反馈）是否能促进家庭成员之间关于疾病风险的沟通。医学风险反馈还将就以下情况进行随机化：参与者仅接收疾病风险信息（易感性风险反馈），还是接收疾病风险信息并附有个性化的行为改变建议以降低风险（

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。