围产期RSV免疫预防的真实世界有效性研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06172660

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：RSV感染。这将是一项大规模病例对照研究，旨在评估围产期RSV免疫预防的有效性。病例和对照将通过耶鲁纽黑文健康系统住院和门诊临床站点的主动监测来识别。研究人员将纳入因急性呼吸道疾病就医的患者，并使用获批的分子检测方法确认RSV感染。数据将从多个来源收集，包括健康记录、访谈、免疫登记和基于人群的调查。研究人员将针对所使用的每种免疫类型生成有效性估计值，并按距免疫接种的时间、疾病严重程度和社会人口学特征进行分层（目标1）。研究人员还将对研究中所有RSV病毒进行基因特征分析，监测病毒随时间推移的遗传多样性，并量化免疫预防针对不同病毒谱系的相对有效性（目标2）。

最后，研究人员将从一部分婴儿中采集急性期和恢复期血液，并采用单细胞和多组学方法来研究RSV感染期间先天性和适应性免疫反应的动态变化，并探索导致免疫预防失败的分子机制（目标3）。

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。