ICARE-LCS QUERI 合作评估计划：整合综合烟草治疗以提升肺癌筛查

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06745258

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数据说明

条件：烟草依赖治疗、肺癌筛查。主要目标是改善退伍军人事务部（VA）肺癌筛查（LCS）项目中烟草依赖治疗（TDT）的实施。采用年度低剂量计算机断层扫描的肺癌筛查通过早期发现肺癌来挽救生命，目前正在广泛部署，现已覆盖113个VA医疗中心。由于入选标准针对当前或既往吸烟者，50-60%的肺癌筛查参与者目前吸烟。建模研究表明，将烟草依赖治疗整合到肺癌筛查中可使筛查本身的获益几乎翻倍。因此，根据VA肺癌筛查指导备忘录，获得高质量的烟草依赖治疗是一项项目要求。尽管肺癌筛查与烟草依赖治疗的深度整合是VA的优先事项，但在现实中，肺癌筛查参与者在烟草依赖治疗的覆盖范围和强度方面仍存在差距。指南和证据支持烟草依赖治疗流程，包括1）系统评估并与治疗衔接（例如询问-建议-连接、动机性访谈、选择退出或主动策略）以及2）治疗，包括基于证据的强化药物和行为治疗组合（“联合烟草依赖治疗”）。

近期针对LCS参与者的试验发现，采用“选择退出”式动机转介策略时，同意接受治疗的比例较高；而采用纵向“慢性病”管理模式、在长达一年的时间内提供联合TDT时，戒烟率最高。遗憾的是，LCS中接受任何TDT的退伍军人相对较少，且治疗通常与指南及上述证据不一致。在一项吸烟LCS参与者的全国样本中，仅16.4%接受了任何TDT药物治疗，许多人仅使用短效尼古丁替代疗法且剂量不足，不足1%接受了推荐的行为与药物治疗联合方案。这代表了医疗照护中的显著差距。改善LCS中退伍军人的TDT质量已被多个利益相关方确定为优先领域，包括肿瘤学与精准医学办公室（OPM）以及研究人员的

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。