基于腹膜透析远程医疗辅助平台的多中心前瞻性队列研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03571451

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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   • 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：腹膜透析。终末期肾病（ESRD）患者数量的不断增长，在全球范围内造成了日益加重的医疗负担。腹膜透析（PD）患者的长期生存率与血液透析患者相近，而医疗资源消耗却远低于后者。因此，提高腹膜透析患者的比例，或可缓解全社会日益增长的财务负担。值得注意的是，腹膜透析的技术生存率和患者生存率仍有待提高。基于多中心队列研究的结果，近年来已有一些预后因素被探索并加以干预。然而，在真实世界中，关于患者临床特征及腹膜透析实践对临床结局的潜在预测因素，来自大样本的稳健数据仍然有限。这一现状呼吁采取行动，探索患者结局的新型危险因素，尤其是通过国家级前瞻性队列研究。研究者正在通过PD TAP登记所有接受腹膜透析的患者，以建立一个国家级腹膜透析数据库。

该研究正在中国7个地理区域（西北、东北、华北、华中、西南、东南和华南）14个省的27家医院进行。全国腹膜透析单位的样本招募基于专业腹膜透析团队的可获得性，该团队须为自愿参与者且能够定期随访参与者。本研究旨在纳入7，000名接受腹膜透析的成年终末期肾病患者。患者层面、治疗层面和远程医疗层面的变量在基线时收集，此后每3个月收集一次。腹膜透析实践调查在基线时收集。全因死亡和转血液透析将作为主要结局记录。其他临床结局包括感染性和非感染性并发症也将被记录。除上述目标外，PDTAP与地方或国际临床研究之间的潜在合作可开展具有特定目标的辅助研究。在……中提出的关键研究和辅助调查示例包括

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。