MDS特异性生活质量量表的介入验证：评估QUALMS-1对低中危疾病不同去甲基化药物方案的响应性
该数据集来自clinicaltrials.gov，属于肿瘤/白血病领域，聚焦骨髓增生异常综合征（MDS）患者的生活质量评估
基本信息
资源简介
MDS特异性生活质量量表的介入验证：评估QUALMS-1对低中危疾病不同去甲基化药物方案的响应性
该数据集来自clinicaltrials.gov，属于肿瘤/白血病领域，聚焦骨髓增生异常综合征（MDS）患者的生活质量评估。研究在2014-0112研究框架下，要求受试者在首次治疗访视及第4周期治疗结束或停止治疗时，分别完成QUALMS-1问卷及另一份健康状态问卷，每次约20分钟，并同步采集病历中的实验室检查等健康信息。数据可用于分析QUALMS-1量表对低中危MDS患者接受不同去甲基化药物方案时的响应性，支持生活质量变化与治疗反应的相关性研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：白血病。如果您同意参加本研究，您将在参与2014-0112研究期间被要求完成两次问卷。在您的首次治疗访视时，您将被要求完成QUALMS-1问卷以及另一份询问您健康状况的问卷。在您的第4个治疗周期后或当您停止接受治疗时，您将被要求再次完成QUALMS-1问卷以及另一份问卷，以评估自您开始研究以来您健康的任何变化。每次完成问卷总共应花费约20分钟。还将从您的医疗记录中收集信息。这些信息将包括实验室检测结果以及与您健康相关的其他信息。研究参与时长：在您第二次完成问卷后，您在本研究中的参与
【主题与分类】
主题标签：Leukemia。本站分类：肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02378701
下载信息
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02378701
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
Conditions: Leukemia. If you agree to take part in this study, you will be asked to complete questionnaires twice during your participation in the 2014-0112 study. During your first treatment visit, you will be asked to complete the QUALMS-1 questionnaire and another questionnaire that asks about your well-being. After your 4th cycle of treatment or when you stop receiving treatment, you will be asked to complete the QUALMS-1 questionnaire again and another questionnaire to rate any changes in your health since you started the study. It should take about 20 minutes total to complete the questionnaires each time. Information will also be collected from your medical record. This information will include the results of lab tests and other information relating to your health. Length of Study Participation: After you complete the questionnaires the second time, your participation in this study will be complete.
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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