孟加拉国婴幼儿脓毒症观察性队列研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04012190

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
   • 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：严重感染与非损伤性死亡。在全球范围内，包括败血症、脑膜炎和肺炎在内的感染性疾病是新生儿死亡的主要原因。2017年，据估计这三种疾病在全球范围内导致54万新生儿死亡，约占全球所有新生儿死亡的21%。既往研究表明，南亚地区小婴儿疑似严重细菌感染（pSBI）的发病率相对较高，尤其是在新生儿和五岁以下儿童死亡率最高的地区。来自新生儿住院人群的大量证据，以及最近印度Panigrahi等人的社区试验证据，均支持肠道菌群失调在小婴儿败血症/严重感染发病机制中的重要作用。这一机制在非洲和南亚的低收入和中等收入国家可能尤为重要，在这些国家，降低严重感染负担的低成本常规干预措施（如益生菌或合生元）可能对小婴儿的发病率和死亡率负担产生重要影响。

然而，关于南亚地区一般婴儿群体（而非早产儿或住院新生儿等特定群体）出生后早期微生物组的组成，以及微生物组在调节SI风险中的作用，现有数据有限。本观察性研究将生成关于孟加拉国达卡市年轻婴儿（出生至60日龄）SI发病率及危险因素（包括肠道微生物组组成）的新知识。本研究的目的在于：1. 估算孟加拉国新生儿出生后60天内设施招募队列中SI的发病率，并检验估计值对SI病例定义变化的敏感性；2. 探讨母婴特征（如分娩方式、喂养方式、胎龄、抗生素暴露）与出生后60天内SI风险之间的关联；3. 估算粪便中绝对和相对丰度

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。