社会人口学因素、血液生物标志物与神经退行性疾病及精神障碍精神症状关系的前瞻性观察性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦社会人口学因素、血液生物标志物与精神症状之间的关系，覆盖重度抑郁症、精神分裂症、双相1型障碍等精神障碍，以及阿尔茨海默病、帕金森病、额颞叶痴呆、路易体痴呆等神经退行性疾病
基本信息
资源简介
社会人口学因素、血液生物标志物与神经退行性疾病及精神障碍精神症状关系的前瞻性观察性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦社会人口学因素、血液生物标志物与精神症状之间的关系，覆盖重度抑郁症、精神分裂症、双相1型障碍等精神障碍，以及阿尔茨海默病、帕金森病、额颞叶痴呆、路易体痴呆等神经退行性疾病。研究关注社会人口学因素对精神障碍发生与不良结局的影响，以及低社会经济地位与痴呆风险和早发性痴呆的关联，旨在弥补对社会与生物学机制理解的不足，可用于探索相关风险因素与疾病结局的预测研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：病症：重度抑郁症（MDD）、精神分裂症（Schizophenia Disorder）、双相1型障碍、阿尔茨海默病、帕金森病、额颞叶痴呆（FTD）、路易体痴呆（DLB）。精神障碍（MD）和神经退行性疾病（ND）中的社会人口学研究。社会人口学因素增加患MD的可能性并导致更差的结果。关于ND中社会经济差异的研究较少，但低社会经济地位也与痴呆风险和早发性痴呆相关。在理解这些差异背后的社会和生物学机制方面仍存在重大空白。目前缺乏有效的公共卫生干预措施来减轻这些疾病的负担。
【主题与分类】
主题标签：Major Depressive Disorder (MDD)、Schizophenia Disorder、Bipolar 1 Disorder、Alzheimer Disease、Parkinson Disease、Frontotemporal Dementia (FTD)、Dementia With Lewy Bodies (DLB)。本站分类：神经系统疾病/阿尔茨海默病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07239843
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07239843
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病：重度抑郁症（MDD）、精神分裂症、双相Ⅰ型障碍、阿尔茨海默病、帕金森病、额颞叶痴呆（FTD）、路易体痴呆（DLB）。精神障碍（MD）与神经退行性疾病（ND）的社会人口学研究。社会人口学因素会增加罹患精神障碍的可能性，并导致更差的结局。关于神经退行性疾病中社会经济差异的研究较少，但低社会经济地位同样与痴呆风险及早发性痴呆相关。对于这些差异背后的社会和生物学机制，目前的理解仍存在重大空白。当前尚缺乏有效的公共卫生干预措施来减轻这些疾病的负担。
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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