埃塞俄比亚COVID-19病例的预后因素与结局

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04584424

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   • 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：流行病学、临床、营养状况、免疫缺陷。背景：2019年冠状病毒病(COVID-19)于2019年12月在中国武汉出现后成为大流行病，该病由严重急性呼吸综合征冠状病毒(SARS-CoV-2)引起。随着病毒的迅速传播，截至2020年5月17日，全球报告了4，710，000例确诊病例和315，000例死亡，全国报告了317例确诊病例和5例死亡。为了了解COVID-19对公共卫生的严重负面影响以及与该疾病相关的关键特征，全球范围内正在开展各种研究，这些研究有助于描绘该疾病的特征及其致死性。然而，对不同风险的潜在可接受性因众多因素而异，包括研究类型和开展研究的背景。目前，人们认识到，对干预措施的设计和实施采取“一刀切”的方法可能并不合适。

因此，显而易见的是，全球优先事项、方案和干预评估必须结合当地需求和现实情况进行情境化调整，包括结果的转化。目的：确定埃塞俄比亚治疗中心收治的COVID-19病例的流行病学和临床特征、免疫学和病毒学病程、与营养状况的相互作用以及对治疗的反应。方法：本多中心队列研究纳入治疗中心收治的确诊COVID-19感染患者，无论其症状如何，并随访12个月。基线流行病学、临床、实验室和影像学数据将从治疗记录、访谈、体格测量和生物样本中收集。终点数据涉及治疗和预后结局，将使用不同的生物标志物和临床参数进行测量。患者将在选定的COVID-19感染治疗中心接受随访。对于

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。