秘鲁利马高发区肺结核治疗违约相关患者特征：队列研究

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源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3Ab3db1ef6fa1d7579449be26d01bca6f01e3aef63b5264bd6658c6b23514c79de

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

背景：尽管结核病（TB）通常可通过抗生素治愈，但用药依从性差可导致传播增加、耐药和死亡。既往研究表明多种因素与依从性差相关，但该问题仍是全球结核病控制的重大障碍。我们在秘鲁利马的一个高发病率地区对患者进行了研究，以确定与过早终止治疗（治疗脱失）相关的因素。方法：我们开展了一项前瞻性队列研究，纳入2010年1月至2011年12月期间入组、无结核病史的成人涂片阳性结核病患者。采用描述性统计和多变量logistic回归分析，以确定与治疗脱失相关的危险因素。结果：在研究的1233例患者中，127例（10%）治疗脱失。治疗脱失的患者更有可能使用过非法药物（OR = 4.78，95% CI：3.05-7.49）、患有耐多药结核病（OR = 3.04，95% C…

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。