医院获得性呼吸道病毒感染

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06643039

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：医院感染。医院获得性病毒性呼吸道感染（HAVRI）给医疗系统带来了沉重负担。预防和控制这些病毒感染依赖于多种措施，如手卫生或佩戴口罩。然而，疫苗接种仍是主要的预防措施。迄今为止，法国国家层面的数据尚不足以描述这些感染的流行病学特征，包括其负担，以及如果医护人员/患者的疫苗接种覆盖率令人满意，对患者可能提供的保护。此外，更好地了解HAVRI的临床特征将有助于尽快识别潜在的传播源并实施适当的卫生措施。我们将在波尔多、巴黎比夏、第戎和里昂开展一项以医院为基础的前瞻性多中心研究，每家医院涉及四个纳入服务科室（老年科、内科和移植科）。

本研究的主要目标是计算三种呼吸道病毒——流感病毒、SARS-CoV-2和呼吸道合胞病毒（SRV）——在参与科室中引起的医院获得性感染（简称HARVI）的发病率。在参与中心，自愿参与的医护人员或入院时或住院期间出现流感样疾病（ILI）的住院患者，将有资格在两个纳入期内入组：2024年10月中旬至2025年4月中旬，以及2025年10月中旬至2026年4月中旬。将为每位患者/医护人员采集鼻咽拭子。研究团队还将填写一份问卷，包括人口统计学数据、病史、疫苗接种情况以及病毒发作的临床和生物学数据。所研究病毒中任一病毒检测呈阳性的患者将被视为“病例”，检测呈阴性的患者将被视为“对照”。收集的数据将在统计分析前进行假名化处理。统计分析将包括

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。