烟草使用与COVID-19风险

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04896918

标准获取流程：

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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：Covid19。背景：烟草使用在严重急性呼吸综合征-Cov2疾病（COVID-19大流行）的发病率和预后中的作用引起了国际社会的广泛关注，原因是迄今为止科学文献中报道的研究结果相互矛盾。一方面，吸烟可能增加临床明显COVID-19需住院患者不良结局的风险。几项横断面研究（病例系列）表明，在因该疾病严重症状住院的病例中，吸烟者相比非吸烟者疾病负向进展的风险更高。另一方面，研究也提示吸烟与COVID-19诊断住院风险降低相关，或与社区中该疾病发生风险降低相关。这些研究注意到，与潜在源人群相比，因COVID-19住院的患者中吸烟者比例低4至5倍。一项医院病例系列的荟萃分析证实了这一差距。

鉴于烟草使用作为致病和致死风险因素在公共卫生方面的重要性，迫切需要向科学界和广大公众提供来自大规模人群研究的可靠信息，世界卫生组织也对此提出了建议。目的 本研究旨在通过基于人群的队列研究，阐明烟草使用（吸烟和鼻烟）与COVID-19之间潜在的因果关系。方法 在瑞典，公共牙科诊所在每次就诊时收集与口腔健康相关的生活方式和合并症信息（健康声明），自2015年10月起使用统一工具。吸烟和鼻烟使用被确定为既往使用、当前使用以及当前使用的强度类别。2020年2月期间，诊所的常规活动因大流行而中断，所谓的口腔健康检查被停止。斯德哥尔摩公共牙科约45万名成年客户

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。