慢性炎症性疾病、生活方式与疾病风险
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为慢性炎症性疾病、生活方式与疾病风险，涉及自身免疫性疾病、炎症性肠病、克罗恩病、溃疡性结肠炎、类风湿关节炎、脊柱关节病、银屑病关节炎、银屑病和多发性硬化等
基本信息
资源简介
慢性炎症性疾病、生活方式与疾病风险
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为慢性炎症性疾病、生活方式与疾病风险，涉及自身免疫性疾病、炎症性肠病、克罗恩病、溃疡性结肠炎、类风湿关节炎、脊柱关节病、银屑病关节炎、银屑病和多发性硬化等。研究采用前瞻性登记数据随访的队列设计，使用丹麦“Diet, Health and Cancer”（DHC）队列，该队列包含 57,053 人，于 1993 年 12 月至 1997 年 5 月招募，受试者年龄 50 至 64 岁，入组时收集了饮食、生活方式问卷及生物样本、血液样本和人体测量数据，可用于探究饮食、生活方式与上述疾病风险之间的关系（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：病症：自身免疫性疾病、炎症性肠病、克罗恩病（CD）、溃疡性结肠炎（UC）、关节炎、类风湿（RA）、脊柱关节病、关节炎、银屑病（PsA）、银屑病（PsO）。材料与方法：研究设计为队列研究，采用前瞻性登记数据随访。将使用丹麦队列“Diet, Health and Cancer”（DHC）。DHC 研究是一项正在进行的丹麦队列研究，旨在探究饮食、生活方式与疾病风险之间的关系。该队列由 57,053 人组成，于 1993 年 12 月至 1997 年 5 月期间招募。所有受试者（年龄 50 至 64 岁）均提供了关于饮食（食物频率问卷）和其他生活方式数据的详细信息，以及生物样本。研究入组时收集了血液样本、人体测量指标以及关于饮食和生活方式的问卷数据。来自 DHC 队列的数据将与
【主题与分类】
主题标签：Autoimmune Diseases、Inflammatory Bowel Diseases、Crohn Disease (CD)、Ulcerative Colitis (UC)、Arthritis, Rheumatoid (RA)、Spondylarthropathies、Arthritis, Psoriatic (PsA)、Psoriasis (PsO)、Multiple Sclerosis (MS)。本站分类：肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03456206
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03456206
标准获取流程：
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病：自身免疫性疾病、炎症性肠病、克罗恩病（CD）、溃疡性结肠炎（UC）、关节炎、类风湿性关节炎（RA）、脊柱关节病、银屑病关节炎（PsA）、银屑病（PsO）。材料与方法：研究设计为队列研究，采用前瞻性登记数据进行随访。将使用丹麦“饮食、健康与癌症”（DHC）队列。DHC研究是一项正在进行的丹麦队列研究，旨在探究饮食、生活方式与疾病风险之间的关系。该队列包含57，053人，于1993年12月至1997年5月期间招募。所有受试者（年龄50至64岁）均提供了详细的饮食信息（食物频率问卷）及其他生活方式数据，并附有生物样本。研究开始时收集了血样、人体测量数据以及关于饮食和生活方式的问卷数据。DHC队列的数据将与丹麦国家登记系统（国家患者登记处（NPR）、丹麦民事登记系统和丹麦国家处方登记处）相结合。结局指标与随访：将使用国家患者登记处（NPR）来识别随访期间患有CID的患者。
NPR包含自1977年以来所有入住丹麦医院患者的数据。该登记库涵盖住院和门诊记录，并标明诊断程序或治疗的主要医学原因（自1994年起依据国际疾病分类第十版（ICD-10））。本研究将提取NPR从1993年至2018年3月的数据。结局CID定义为随访期间在NPR中至少出现以下疾病之一：炎症性肠病（IBD）（ICD10编码：K50-K51）、银屑病/银屑病关节炎（ICD10编码：M073、M090、L40）、类风湿关节炎/强直性关节炎（ICD10编码：M059、M060、M069、M089、M459、M46）或多发性硬化症（ICD10编码：G35、G35.9）。丹麦国家处方登记库将用于识别上述疾病中最严重的病例，因为预期这些患者会接受与疾病相关的药物治疗。死亡随访信息
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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需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
