利用养老机构姑息治疗领导者改善阿尔茨海默病照护

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04520698

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：阿尔茨海默病。本提案的目标是评估UPLIFT-AD（利用养老机构中的姑息治疗领导者转变阿尔茨海默病照护）干预措施的有效性，并采用混合1型试验设计评估该干预措施的实施背景。UPLIFT-AD干预措施包括：1）经过培训的内部姑息治疗骨干，负责促进与阿尔茨海默病及相关痴呆症（ADRD）患者及其代理决策者进行照护目标对话，筛查患者的症状及其他姑息治疗需求，提供症状管理，并充当与外部姑息治疗顾问的联络人；2）专科姑息治疗顾问，为复杂的患者和家庭提供咨询；3）为养老院（NH）工作人员提供初级姑息治疗教育。该研究将采用随机阶梯楔形设计，涉及印第安纳州和马里兰州的16家多元化养老院、640名患者、640名家庭成员和/或代理决策者，以及320名养老机构工作人员。

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。