针对年轻人的防晒安全干预随机试验

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07751406

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：晒伤。本试验将278名成年人随机分配到两个活动之一：健康皮肤活动或健康生活方式活动。参与者必须年龄在18-30岁之间，且在过去一年中至少在室内和/或室外晒黑5次（无论有意或无意），有意在未来6个月内进行室内或室外晒黑，是社交媒体的常规用户（即过去4周内每天登录社交媒体平台），并且是4月至10月期间平均紫外线指数≥5的12个州（加利福尼亚州、亚利桑那州、得克萨斯州、阿拉巴马州、阿肯色州、佛罗里达州、佐治亚州、路易斯安那州、密西西比州、南卡罗来纳州、新墨西哥州、夏威夷州）的居民。招募将针对在4月至9月的干预和随访期间平均紫外线指数≥5的12个州。我们将使用社交媒体广告、Research Match和Qualtrics（互联网调查小组公司）。招募广告将链接到一项在线调查，以评估初步资格。初步符合条件者将接受筛选电话，在电话中他们将口头同意，了解这两个活动，并分享他们参加迎新网络研讨会的可用时间。

在筛选电话之后，符合条件的候选人将收到一份研究指标的基线调查，完成调查后将被随机分组。随机分组后，参与者将参加一场线上说明会，了解其社交媒体宣传活动、如何创建帖子、适当内容的准则（例如，不得包含裸露、露骨语言、品牌名称、直接或间接宣传不健康行为的图像或语言，或未经同意的人物照片），以及关于发布内容的宣传活动相关指导（如下所述）。在说明会中，工作人员将说明研究人员“有兴趣了解如何开发有效的健康相关社交媒体信息”，并“希望考察年轻人认为其他年轻人创建的健康相关社交媒体帖子有多吸引人”。参与者将被要求创建与其主题相关的社交媒体帖子，该主题为其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。