Avicenne医院肺结核队列数据集

源站描述提供了全球及欧洲结核病负担背景,包括2019年约1000万病例和140万死亡、潜伏感染率约23%、各大洲发病率差异、WHO 2035年终止结核病策略目标以及法国7.6/100,000的通报率等信息

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clinicaltrials
浏览 5
文本Tuberculosis, Pulmonary
Tuberculosis Cohort Avicenne Hospital

基本信息

模态
文本
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

Avicenne医院肺结核队列数据集

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为肺结核(Tuberculosis, Pulmonary),归入呼吸系统疾病/肺结核分类。源站描述提供了全球及欧洲结核病负担背景,包括2019年约1000万病例和140万死亡、潜伏感染率约23%、各大洲发病率差异、WHO 2035年终止结核病策略目标以及法国7.6/100,000的通报率等信息。数据可用于肺结核相关流行病学分析与研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肺结核。2019年全球报告结核病(TB)估计约1000万例病例和140万例死亡。尽管潜伏性结核感染率估计占世界人口的23%,但各大洲和国家之间的发病率差异非常大,西欧发病率低于10例/10万居民,而南非、菲律宾或莫桑比克等国家则超过500/10万。虽然欧洲区域仅占所有病例的2.5%,但结核病在移民和贫困地区仍是一种常见感染。WHO到2035年的总体目标(终止结核病策略)是将结核病死亡人数减少95%(与2015年相比),并将结核病发病率降低90%至低于10/10万人。在法国,国家通报率为7.6/10万,但北部

【主题与分类】

主题标签:Tuberculosis, Pulmonary。本站分类:呼吸系统疾病/肺结核。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05539014

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05539014

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  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

疾病:肺结核。2019年全球报告结核病估计约1000万例,死亡140万例。尽管全球约23%的人口估计存在潜伏性结核感染,但各大陆和国家之间的发病率差异极大,西欧发病率低于10例/10万居民,而南非、菲律宾或莫桑比克等国家则超过500/10万。尽管欧洲区域仅占全部病例的2.5%,结核病在移民和贫困地区仍是一种常见感染。世界卫生组织到2035年的总体目标(终止结核病策略)是将结核病死亡人数减少95%(与2015年相比),并将结核病发病率降低90%至低于10/10万人。在法国,全国报告发病率为7.6/10万,但巴黎北部是法国结核病发病率最高的地区(2016—2018年为25.9/10万)。

大多数国家观察到的报告率下降令人欣慰,但年度下降率仍不足以实现WHO提出的到2050年在欧洲低发病率国家消除结核病的目标。结核病控制需要早期发现和治疗患者,并对可能暴露的接触者进行调查。这些措施可以预防感染的持续传播和耐药性的产生。因此,在评估结核病规划时,结核病治疗结局的监测也至关重要。自2014年以来,WHO设定的目标是新涂片阳性结核病例的治疗成功率达到90%。2017年,31个欧盟/欧洲经济区国家中有30个报告了55,337例结核病例。仅三分之二(67.6%)得到成功治疗,7%在结核治疗期间死亡。事实上,自2007年以来,治疗结局监测(TOM)是法国强制报告的一部分,临床医生在1年时填写治疗结局表。遗憾的是,在法国,关于治疗结局的现有信息

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

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