老年呼吸道病毒队列

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦老年人群的呼吸道病毒感染,涵盖流感病毒、呼吸道合胞病毒(RSV)、SARS-CoV-2、人偏肺病毒(hMPV)、副流感病毒(PIV)、腺病毒、鼻病毒和冠状病毒等病原体

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文本Influenza VirusesRespiratory Syncytial Virus (RSV)Human Metapneumovirus (hMPV)Parainfluenza Virus (PIV)AdenovirusRhinovirusCoronavirus
ELderly REspiratory VIral Cohort

基本信息

模态
文本
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

老年呼吸道病毒队列

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦老年人群的呼吸道病毒感染,涵盖流感病毒、呼吸道合胞病毒(RSV)、SARS-CoV-2、人偏肺病毒(hMPV)、副流感病毒(PIV)、腺病毒、鼻病毒和冠状病毒等病原体。源站描述指出,病毒感染可导致老年患者功能显著下降,67% 和 25% 的患者报告至少暂时居家不出或卧床。数据可用于研究呼吸道病毒感染对老年人日常功能的影响及相关临床结局(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:流感病毒、呼吸道合胞病毒(RSV)、严重急性呼吸综合征冠状病毒2、人偏肺病毒(hMPV)、副流感病毒(PIV)、腺病毒、鼻病毒、冠状病毒。除 SARS-CoV-2 外,主要的病毒性呼吸道风险与流感病毒、呼吸道合胞病毒(RSV)、人偏肺病毒(hMPV)、副流感病毒(PIV)、腺病毒、鼻病毒、冠状病毒及其他病毒相关。hMPV 是一种于 2001 年被发现的呼吸道病毒。与 RSV 一样,它似乎在易感人群中构成发病和死亡威胁。总体而言,病毒感染可导致老年患者功能显著下降,据报道分别有 67% 和 25% 的患者至少暂时居家不出或卧床。呼吸道病毒感染使老年患者无法正常活动并完成日常任务。因此,它们具有一个标志

【主题与分类】

主题标签:Influenza Viruses、Respiratory Syncytial Virus (RSV)、Human Metapneumovirus (hMPV)、Parainfluenza Virus (PIV)、Adenovirus、Rhinovirus、Coronavirus。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07813481

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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:流感病毒、呼吸道合胞病毒(RSV)、严重急性呼吸综合征冠状病毒2型、人偏肺病毒(hMPV)、副流感病毒(PIV)、腺病毒、鼻病毒、冠状病毒。除SARS-CoV-2外,主要的病毒性呼吸道风险与流感病毒、呼吸道合胞病毒(RSV)、人偏肺病毒(hMPV)、副流感病毒(PIV)、腺病毒、鼻病毒、冠状病毒及其他病毒相关。hMPV是一种于2001年发现的呼吸道病毒。与RSV类似,在易感人群中,它似乎在发病率和死亡率方面构成威胁。总体而言,病毒感染可导致老年患者显著的功能衰退,据报道分别有67%和25%的患者至少暂时无法外出或卧床不起。呼吸道病毒感染妨碍老年患者发挥功能及完成日常任务。因此,这对老年患者及其家庭产生了重大影响。此外,呼吸道病毒是慢性疾病急性加重的关键因素。

本研究旨在更好地理解hMPV与常见呼吸道病毒相比,在老年住院患者的发病率和死亡率、依赖风险及生活质量改变方面的作用。

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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