提升急诊哮喘发作患者转诊至哮喘专科医生的研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07396987

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

疾病：哮喘发作、哮喘控制、哮喘急性加重、哮喘。本研究正在测试一种新方法，以帮助成年哮喘患者在因哮喘发作前往急诊室（ER）就诊后获得随访护理。许多因哮喘来到急诊室的人之后从未看过哮喘专科医生，尽管专科医生可以提供诸如高级吸入器或生物制剂等可能预防未来发作的治疗。该研究将比较两种方法。一组将在离开急诊室前为其安排与哮喘专科医生的远程医疗预约。另一组将接受常规护理，通常包括标准转诊但没有预约。所有参与者在出院时都将获得标准控制药物的处方。该研究旨在回答的主要问题是，直接从急诊室安排远程医疗就诊是否会增加在三个月内完成与哮喘专科医生随访预约的患者数量。该研究还将考察这种方法是否能改善哮喘控制、减少重复急诊就诊，并帮助患者更好地理解和使用他们的哮喘药物。

这项研究可能有助于找到一种实用方法，改善哮喘专科医生的就医途径，并减轻那些经常依赖急诊治疗的患者的哮喘负担。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。