Sjögren病患者疲劳的解释因素与预测因素：一项3个月纵向研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07544394

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；
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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。

数据说明

条件：干燥综合征、疲劳。这项前瞻性纵向研究旨在探讨干燥综合征患者疲劳的预测因素及其与临床和生物心理社会因素的关联。该研究将在卡赫拉曼马拉什苏特库伊玛目大学医学院医院风湿病门诊进行。纳入对象为确诊干燥综合征并接受常规临床随访的成年患者。基线评估将包括从病历和常规实验室检查中收集人口学和临床数据。此外，参与者将接受使用压力痛阈（PPT）测量进行的疼痛敏感性评估，并完成经过验证的问卷，评估疲劳、疾病活动度、患者报告症状、焦虑和抑郁、疼痛灾难化、睡眠质量和身体活动。随访评估将在约3个月后进行，并重复所有基线测量。该研究的主要目的是评估基线临床和生物心理社会变量是否能解释疲劳随时间的变化。

次要目标包括考察疲劳与疼痛敏感性、心理状态、睡眠质量及身体活动水平之间的关联。

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。