低收入婴儿尿布分发研究
研究对象为在 Boston Medical Center 出生、并在其初级保健诊所就诊的婴儿及其照护者,招募时间为出生至 2 个月龄

基本信息
资源简介
低收入婴儿尿布分发研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为低收入婴儿的尿布分发研究,涉及 Diaper Rash、UTI、Depressive Symptoms、Stress 等状况。研究对象为在 Boston Medical Center 出生、并在其初级保健诊所就诊的婴儿及其照护者,招募时间为出生至 2 个月龄。研究包含基线调查、前瞻性病历审查,并将婴儿-照护者配对随机分为干预组与对照组。干预组在 2、4、6 月龄健康儿童访视时获得共 600 片尿布,对照组获得大波士顿地区尿布银行资源。数据可用于分析尿布需求、尿布疹、尿路感染及照护者心理压力等相关结局(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):状况:Diaper Rash、UTI、Depressive Symptoms、Stress。在 Boston Medical Center 出生的婴儿及其照护者将在出生至 2 个月龄期间,于 Boston Medical Center 初级保健诊所的任何预定访视时被招募。符合条件的照护者将完成基线调查,并同意研究调查人员进行前瞻性病历审查。婴儿-照护者配对将被随机分配到干预组或对照组。干预组将获得 600 片尿布,在 2 个月、4 个月和 6 个月龄健康儿童访视结束时,以每包 200 片的形式分发给家庭。对照组将获得大波士顿地区尿布银行的资源。调查:* 基线:在初次访视时,调查将从儿童照护者处获取关于既往尿布需求史、当前就业和收入的基线数据,
【主题与分类】
主题标签:Diaper Rash、UTI、Depressive Symptoms、Stress。本站分类:皮肤疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03425851
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03425851
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:尿布疹、尿路感染、抑郁症状、压力。将在波士顿医疗中心出生、并在出生至2个月龄期间于波士顿医疗中心初级保健诊所进行任何预定就诊的婴儿及其照护者将被招募。符合条件的照护者将完成基线调查,并同意研究调查人员进行前瞻性病历审查。婴儿-照护者配对将被随机分配到干预组或对照组。干预组将获得600片尿布,在2个月、4个月和6个月龄健康儿童就诊结束时,以每包200片的形式分发给家庭。对照组将获得大波士顿地区尿布银行的资源。调查:* 基线:在初次就诊时,调查将从儿童照护者处获取基线数据,内容包括既往尿布需求史、当前就业和收入、政府福利以及其他物质困难。调查还将包括保护因素优势水平和患者健康问卷(PHQ-9),两者均为经过验证的量表。该调查大约需要15-20分钟完成。基线调查将当面完成。
- 随访:在2个月、4个月、6个月和9个月的健康儿童访视时(根据入组年龄适用),所有入组家庭将完成一项调查,重复测量尿布需求、保护性因素强度水平和PHQ-9。额外问题将询问尿布疹发作情况和尿布需求的经济影响。干预组家庭将在研究结束时被询问干预的可接受性。病历审查:在完成2个月、4个月、6个月和9个月的健康儿童访视后,研究工作人员将审查病历,以了解计划健康儿童访视的出席情况、免疫接种计划的依从性、紧急护理和急诊就诊次数,以及需要治疗的尿布皮炎和尿路感染的发生率。提取的人口统计学信息将包括
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




