儿童哮喘应对技能项目

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05118282

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：儿童哮喘。本研究是一项随机对照试验（RCT），旨在考察Adapt 2 Asthma（A2A）——一种应对技能+哮喘管理干预——相较于标准哮喘自我管理（AM）对生活在低社会经济地位（SES）环境中的拉丁裔哮喘儿童及其父母/照护者的效果及中介因素。研究重点是检验A2A对哮喘控制、生活质量、肺功能、缺课情况和急诊就诊的影响，并识别A2A的儿童和父母中介路径。年龄8至14岁的哮喘儿童及其父母/照护者将参与研究。研究者将招募280名在合作初级保健诊所就诊的青少年患者及其280名父母/照护者参与。研究者将通过查阅合作诊所的记录以及患者就诊时的自然转介，识别处于研究年龄范围内的哮喘患者。研究者将对已识别的患者进行资格筛查。

入组家庭将在干预前1周、干预后1周以及6个月和12个月随访时间点完成评估。研究人员将通过儿童和家长问卷、访谈和肺功能测定等形式收集评估数据。提供者还将对会话进行录音，用于个案督导和衡量干预措施的忠实度。青少年及其父母/照护者将提供所有数据。参与者数据将被去标识化并存储在主要研究者的上锁实验室内，所有计算机化数据将使用大学批准的加密软件进行加密，以确保数据的保密性、完整性和可用性。

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。