儿科急诊决策支持系统减少二手烟暴露

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02489708

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：哮喘、戒烟。本研究将首次开发并评估儿科急诊科（PED）决策支持系统（DSS）-电子病历（EMR）系统，以促进识别吸烟者，并向带孩子到儿科急诊科就诊的照护者提供二手烟暴露干预。研究者将开展一个分两阶段的项目，以开发、完善并将决策支持系统整合到当前的电子病历系统中。在第一阶段，研究者将开发一个由三部分组成的决策支持系统，其提示包括：1）询问儿童二手烟暴露和照护者吸烟情况；2）使用软件程序（REDCap）建议照护者通过全面实施家庭和车内禁烟以及戒烟来减少孩子的二手烟暴露；3）在儿科急诊科就诊期间，通过直接将照护者连接到其选择的免费戒烟资源（例如Quitline、txt2quit、smokefree.gov）来协助其戒烟。如果研究者发现青少年参与者是吸烟者，研究者将向他们提供Quitline、tx2quit和teen.smokefree.gov的资源。

研究人员将编写报告，就护士在二手烟暴露（SHSe）咨询中的行为提供反馈。护士将对项目内容、功能及设计提出意见。在第二阶段，研究人员将开展一项为期3个月可行性试验，以检验实施决策支持系统（DSS）对护士二手烟暴露相关行为变化，以及儿童和照护者结果的影响。

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。