气候变化趋势及其对季节性上呼吸道疾病负担的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为 Upper Resp Tract Infection，聚焦气候变化趋势与季节性上呼吸道疾病负担之间的关系
基本信息
资源简介
气候变化趋势及其对季节性上呼吸道疾病负担的影响
该数据集英文名为 Climate Change Trends and Their Impact on the Seasonal Upper Respiratory Tract Disease Burden，来自 clinicaltrials.gov，主题标签为 Upper Resp Tract Infection，在本站归类于呼吸系统疾病 / 其他。从名称与主题可以看出，该数据集聚焦气候变化趋势与季节性上呼吸道疾病负担之间的关系，关注气象因素变化如何影响上呼吸道感染（尤其是季节性呼吸道病毒感染）的流行特征。源站描述指出，呼吸道病毒性疾病的季节周期已被认识数千年，普通感冒与流感在温带地区冬季按部就班地形成年度流行；文献中对这一现象有多种解释，涉及温度、湿度等气象参数，且不同地区、不同年龄组的关联表现并不一致。该数据集即围绕这一主题组织相关研究信息。
【数据集背景】
呼吸道病毒性疾病的季节性流行是长期被观察到的现象。源站描述提到，在温带地区，普通感冒和流感如同钟表般在冬季形成年度流行，这一季节周期已被认识数千年。文献中对这种现象提出了多种解释。Huang 等人在 2017 年报告，澳大利亚昆士兰州平均气温上升的同时流感发病率下降。天气变异性对季节性流感传播的影响在较年轻年龄组（0—14 岁）中似乎更为明显。不仅温度相关，所有气象参数都在变化。例如 Qi 等人发现，在中国，低绝对湿度和高绝对湿度都可能增加流感风险，且这种关系因地理位置而异。以色列气象部门报告称，气温出现显著上升……（源站描述在此处截断）。这些背景信息构成了该数据集关注气候变化趋势与季节性上呼吸道疾病负担关系的出发点。
【数据内容】
该数据集的主题标签为 Upper Resp Tract Infection，源站描述中列出的条件为 Upper Resp Tract Infection。数据集围绕气候变化趋势与季节性上呼吸道疾病负担之间的关系展开，涉及的气象因素包括温度与绝对湿度等，涉及的健康结局包括流感发病情况，并提及年龄组（0—14 岁）与地理位置差异对关联的影响。除上述内容外，源站未提供该数据集具体包含的变量、记录数量、时间跨度、地理覆盖范围或数据格式等细节。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述中引用了多项文献与机构信息，包括 Huang 等人 2017 年的报告、Qi 等人关于中国绝对湿度与流感风险关系的研究，以及以色列气象部门关于气温变化的报告。关于该数据集自身的采集方法、采集时间、样本来源与纳入排除标准，源站未提供。
【适用场景】
基于其主题，该数据集可用于探讨气候变化趋势与季节性上呼吸道疾病负担之间关系的相关研究场景，例如考察温度、绝对湿度等气象参数与流感发病风险的关联，分析不同年龄组（如 0—14 岁）对天气变异性的敏感差异，以及比较不同地理位置下气象因素与流感风险关系的差异。上述场景均以源站描述所提及的研究主题与发现为依据；更具体的应用方向源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据读取方式、字段说明、分析流程或配套工具等。
【质量与限制】
源站描述显示，气象参数与流感风险之间的关系因地理位置而异，低绝对湿度与高绝对湿度都可能增加流感风险，天气变异性对年轻年龄组的影响似乎更为明显，这表明相关关联具有情境依赖性。源站描述在以色列气象部门报告处截断，部分信息不完整。关于该数据集自身的完整性、准确性、偏倚控制与质量评估信息，源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07767019
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：上呼吸道感染。呼吸道病毒性疾病的季节性循环已被广泛认识数千年，因为在温带地区的冬季，普通感冒和流感的年度流行如同钟表般准时袭击人群。文献中对这一现象有许多解释。Huang等人在2017年报告，澳大利亚昆士兰州的流感发病率在平均气温升高时下降。天气变异性似乎对年轻年龄组（0-14岁）的季节性流感传播影响更大。不仅温度相关，所有气象参数也都在变化。例如，Qi等人发现，在中国，低绝对湿度和高绝对湿度都可能增加流感风险，且这种关系因地理位置而异。以色列气象局报告，将2006-2020年与1964-1979年和1995-2009年相比，所有季节的气温均显著升高。从1964-1979年到2006-2020年的平均升温速率约为1.5°C，凸显了显著的温度差异。
研究人员假设全球气候变化可能影响流感的高峰流行率，通过调整季节性流感疫苗接种时机可能具有重要的临床意义。该研究将纳入自2022年以来通过呼吸道PCR检测季节性病毒（流感病毒、呼吸道合胞病毒、鼻病毒、人偏肺病毒、副流感病毒）呈阳性、诊断为上呼吸道感染的所有患者，无论是在急诊科还是住院期间。随后将查阅病历以提取基线数据：年龄、性别、体重、基础疾病，以及是否需要住院、入住重症监护室、机械通气、使用血管升压药或肾脏替代治疗。
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。
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