撒哈拉以南非洲慢性肾病的患病率、发病率与风险特征
该数据集来自 clinicaltrials.gov,对应 RenalTWO 前瞻性队列研究,在坦桑尼亚 Bagamoyo 地区医院及 Fukayosi、Yombo 药房的门诊场景中系统招募成年非洲裔就诊者

基本信息
资源简介
撒哈拉以南非洲慢性肾病的患病率、发病率与风险特征
该数据集来自 clinicaltrials.gov,对应 RenalTWO 前瞻性队列研究,在坦桑尼亚 Bagamoyo 地区医院及 Fukayosi、Yombo 药房的门诊场景中系统招募成年非洲裔就诊者。数据涵盖临床、生物学、生活方式和社会经济信息,涉及慢性肾病、2 型糖尿病、动脉高血压、肥胖、心血管疾病、HIV 感染、贫血、体重不足等状况。研究计划进行基线、≥90 天确认和 1 年随访三次访视,可用于慢性肾病患病率、发病率及风险特征的分析与预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Chronic Kidney Diseases, Type 2 Diabetes Mellitus, Arterial Hypertension, Obesity, Cardiovascular Diseases, HIV Infections, Anemia, Underweight. RenalTWO 是一项前瞻性队列研究,收集临床、生物学、生活方式和社会经济数据。该研究正在系统性地招募来自 Bagamoyo 地区医院(BDH)服务区、前往门诊(OPC)或 Fukayosi 或 Yombo 药房就诊的walk-in患者,招募在初级保健场景中进行。患者纳入条件为:年龄≥18 岁、非洲裔、居住在 BDH 服务区、无急性创伤、提供书面同意或文盲情况下提供指纹。计划进行三次访视:基线、≥90 天确认访视和 1 年随访。纳入工作大约持续 6 个月,从 2023 年 6 月中旬开始。每位参与者的病史将被
【主题与分类】
主题标签:Chronic Kidney Diseases、Type 2 Diabetes Mellitus、Arterial Hypertension、Obesity、Cardiovascular Diseases、HIV Infections、Anemia、Underweight、Infections、Albuminuria。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05881447
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05881447
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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
疾病条件:慢性肾脏病、2型糖尿病、动脉高血压、肥胖、心血管疾病、HIV感染、贫血、体重不足。RenalTWO是一项前瞻性队列研究,收集临床、生物学、生活方式和社会经济数据。该研究正在系统性地招募Bagamoyo区医院(BDH)服务区内的走进患者,这些患者在门诊部(OPC)或Fukayosi或Yombo诊所就诊。纳入标准为:患者年龄≥18岁,非洲裔,居住在BDH服务区,无急性创伤,且提供书面同意或在不识字的情况下提供指纹。计划进行三次访视:基线、≥90天确认访视和1年随访。纳入工作大约在6个月内启动,从2023年6月中旬开始。
将采集每位参与者的病史,包括心血管疾病(脑血管卒中、心肌梗死、外周动脉闭塞性疾病、糖尿病、AHT)、前列腺增生/尿路梗阻性疾病史、癌症、镰状细胞病、哮喘、感冒、地方性传染病(结核病、疟疾、血吸虫病、丝虫病)以及常见感染(肝炎、呼吸道感染、扁桃体炎、尿路感染、阴道分泌物综合征、皮肤感染)。此外,还会记录就诊初级保健机构的原因以及主要症状。为评估社会经济背景以及生活方式和营养信息,将使用基于WHO阶梯式方法改编的问卷。为了解身体活动模式,邀请患者使用计步器一周。每位患者都将接受生命体征评估,包括身高、体重、臀围和腰围、心率,并根据2020年国际高血压学会全球高血压实践指南进行诊室血压测量。
收集以下生物学数据:随机或空腹血糖、糖化血红蛋白HbA1c、C反应蛋白、血脂、血清肌酐、胱抑素C、全血细胞计数
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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