阿尔茨海默病与痴呆症经济困难筛查工具的研制

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06922188

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • 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：经济困难、阿尔茨海默病（AD）、阿尔茨海默病及相关痴呆症（ADRD）。本研究探讨阿尔茨海默病及阿尔茨海默病相关痴呆症（AD/ADRD）患者及其照护者所经历的经济困难。研究包括定性访谈、内容效度调查和定量数据收集，以评估经济压力源、照护成本及应对机制。第一阶段对确诊为AD/ADRD的个体及其照护者进行半结构化访谈。这些访谈将通过虚拟方式、电话或面对面进行，预计大多数将以远程方式进行。知情同意将视情况通过口头或签署文件的方式获取。参与者将分别接受访谈以确保隐私，尤其是在患者及其照护者均参与的情况下。

访谈指南将探讨诊断前后的财务状况变化、经济困难的一般及具体方面——包括经济压力、经济紧张和资产耗竭——经济困难的促成因素、用于减轻经济负担的策略，以及经济困难对健康、决策和照护选择的影响。此外，本研究还将考察财务管理实践，包括经济责任从患者向照护者的转移，以及照护者和社会网络在财务管理和困难缓冲中的作用。访谈将被录音并转录，西班牙语转录文本将翻译成英文。参与者将获得少量参与激励。如果照护者或患者表示有兴趣让配对中的另一方参与，我们将通过电子邮件或电话联系其进行可能的招募。在定性阶段之后，将分发一份结构化调查，以验证访谈中识别的经济困难指标的相关性和适用性。参与者将 r

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。