儿童急性疾病与营养网络

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03208725

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

疾病情况：营养不良、肺炎、腹泻、脓毒症、菌血症、HIV/AIDS、结核病、肠病。尽管中低收入国家的儿童死亡率总体下降，但急性患病的营养不良儿童在住院期间和出院后仍面临极高的死亡风险。然而，目前我们缺乏关于其管理的有力证据。死亡风险背后的因素可能与急性疾病本身、儿童的长期健康轨迹或家庭营养和照护环境有关。CHAIN网络的最终目标是确定并优先考虑可采取的干预措施，以降低急性患病营养不良儿童的死亡率。CHAIN的初步目标是更好地了解决定这一脆弱人群死亡风险增加的特征，无论是生物学因素（与感染、免疫和代谢相关）、营养因素（摄入量和人体测量）、卫生系统因素（影响管理和出院）还是行为因素（社区/照护者互动）。CHAIN汇集了来自非洲和南亚多个高负担地区的临床医生和科学家。

CHAIN将在不同地理区域建立急性病幼儿的前瞻性队列，这些区域的人口、社会和环境特征各不相同（消瘦与发育迟缓、农村与城市，以及疟疾和HIV等风险因素的存在情况）。将涉及八个站点，包括肯尼亚的三家医院（基利菲县、米戈里县和姆巴加蒂区）、孟加拉国的两家（Matlab和icddr,b达卡），以及乌干达（穆拉戈）、马拉维（伊丽莎白女王社区医院）、巴基斯坦（卡拉奇民用医院）和西非（待定）各一家。站点将在儿童入院时招募，并评估其入院时、住院期间、出院时及出院后180天随访期间的临床、社会和经济状况。站点还将从社区招募儿童，以确定社区常模（即患病和营养不良儿童通常预期会表现出的情况

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。