SENSOR研究：预测长期呼吸系统疾病患者铜绿假单胞菌急性加重的自我管理检查混合方法研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02458807

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数据说明

疾病：慢性阻塞性肺疾病（COPD）、哮喘、支气管扩张。本研究旨在探究利用最新设备和iPad技术的“家庭医院”概念是否能帮助患者保持健康并避免住院。本试验是一项单中心、非随机、混合方法研究。将要求一个纵向队列的患者及其照护者（在适当情况下）在6个月期间收集生理、生物及疾病结局数据。参与者和负责患者照护的临床医生均无法获取纵向数据，且这些信息不会用于做出临床决策。实验室样本也将以盲法进行分析。随后将对这些数据进行分析，以开发可纳入自我监测系统的急性加重预测模型。将采用定性方法来探究参与者和照护者使用该技术及执行每日自我监测评估的体验。

参与者参加该队列研究的预期时间为六个月，并将在基线时受邀完成一份自填式问卷，以便为随访期结束时（六个月完成时）与患者（无论是否有照护者共同参与）进行的面对面半结构化访谈提供信息。共将招募30名男性和女性患者，年龄在18岁及以上；其中20名慢性感染铜绿假单胞菌（PA）的患者：• 10名患有哮喘或COPD，10名患有非CF支气管扩张；10名既往未检出PA感染、感染流感嗜血杆菌（HI）的患者。研究者还将从PA组招募10名患者（±其照护者），从HI组招募5名患者（±其照护者）进入本研究的定性部分。方法学：潜在参与者将由临床照护团队从现有的哮喘、COPD和非CF支气管扩张本地患者数据库中，结合本地实验室结果系统进行招募。潜在参与者被识

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

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