瑞士跨性别与性别多元个体前瞻性队列研究 - SPECTRA 研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06774053

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：跨性别个体、性别不一致。这项观察性研究旨在了解影响瑞士接受性别肯定治疗的跨性别及性别多元（TGD）个体福祉与健康的因素。研究人群包括16岁及以上的TGD个体，涵盖其医学转变的各个阶段，包括已停止治疗或去转变者。主要问题是：影响接受性别肯定治疗的跨性别及性别多元个体福祉与健康结局的关键因素是什么？研究人员将比较不同亚组（如处于转变或去转变不同阶段者）的健康结局，以考察性别肯定治疗的效果。参与者将：填写评估性别一致性、生活质量、心理健康及其他结局的电子问卷。提供生物样本（如血液、尿液、粪便和皮肤拭子）用于实验室分析。作为常规随访的一部分，接受与内分泌学、生育、皮肤病学和泌尿学相关的临床评估。

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。