美国婴儿RSV下呼吸道感染模型三种nirsevimab情景的Monte Carlo模拟输出

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.22797653

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据集大小约 149.4 MB。

数据说明

由与美国疾病控制与预防中心合作开发的、针对美国出生队列中呼吸道合胞病毒（RSV）医疗就诊情况的决策分析模型所得的概率输出结果。每个文件包含10,000次蒙特卡洛试验。“Monte Carlo Simulation Results”工作表给出了三个干预组（自然史、母体RSVpreF疫苗接种和nirsevimab免疫预防）每次试验的就诊计数，每组均包含五个结局序列（上呼吸道感染的门诊和急诊就诊、下呼吸道感染的门诊和急诊就诊，以及下呼吸道感染住院），按0至35月龄逐月列出。第7行给出基线确定性值，第8至10,007行为各次试验。“Distributions”工作表给出了各序列和各月龄模拟分布的百分位数。共纳入三种情景：nirsevimab覆盖率为50%且采用基线衰减特征、覆盖率为50%且采用上市后衰减特征，以及覆盖率为90%且采用基线衰减特征。

这些输出被用作模型研究的发病率输入，该研究旨在估算美国6岁儿童因婴儿期呼吸道合胞病毒下呼吸道感染而导致的哮喘负担。

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。