NASCITA 意大利出生队列研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03894566

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：健康的社会决定因素、健康知识、态度、实践、发展、儿童、精神障碍、营养障碍、传染病。NASCITA研究（NAscere e creSCere in ITAlia）旨在增进对意大利儿童早期健康状况及其受社会和健康决定因素影响的理解。研究结果将用于制定具体的预防措施和干预措施，以改善儿童的健康，特别是更脆弱的儿童。

假设如下：* 在人群健康及生命最初几年的卫生资源利用方面，地理区域之间存在由环境、社会人口学及父母决定因素，以及儿童特征和医生态度所导致的差异；* 国家卫生服务体系在不同层级（区域、地方、家庭儿科医生）提供的医疗照护适当性存在差异；* 不同地理环境之间，父母对儿童保健建议的态度存在差异，而这些差异可能是儿童发育、福祉及卫生资源利用的决定因素；* 不同地理环境之间，儿童获得教育/社交体验（如日托中心）机会的现有差异可能对发育产生影响。目的：* NASCITA队列的主要目的是评估一组新生儿在生命最初六年内的身体、认知和心理发育、健康状况及卫生资源使用情况，并评估潜在的相关因素。

• 评估不同地理环境下幼儿可获得的教育和社交机会差异，以及家庭儿科医生和国家卫生服务机构针对相同需求所提供的照护差异
• 评估儿童福祉与父母遵循促进儿童更好照护和发展建议之间的关联。更具体而言：
• 通过监测影响养育的各个领域来评估儿童发展

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。