儿童中重度流感结局评估

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02979626

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

条件：流感、中耳炎、下呼吸道感染、脑炎性感染、病毒性肌炎、发热。本前瞻性观察研究旨在确定2016-2017年流感季节期间在科罗拉多儿童医院急诊科和紧急护理机构接受评估的6个月至8岁儿童中，中度至重度流感相较于轻度流感所致住院的风险差异。此外，该研究还旨在评估其他健康结局的风险差异，如入住ICU、抗生素和抗病毒药物使用、照护者与儿童缺勤以及反复（>1次）就医，并比较中度至重度流感与轻度流感儿童管理相关的医疗费用。2016年12月至2017年4月期间及2016-2017年流感季节期间，因流感样疾病就诊于科罗拉多儿童医院急诊科（ED）及附属紧急护理机构（北校区紧急护理）的儿童符合研究入选条件。

受试者纳入研究后，研究者采集了呼吸道样本（鼻拭子标本）用于PCR流感检测，收集了社会人口学和临床数据，包括上述关注变量，并对这些儿童自初次就诊后进行了为期14天的临床结局随访。研究者收集的部分关注变量如下所示。

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。