mHealth干预对慢性系统性疾病成年患者口腔健康相关生活质量的影响

该数据集来自clinicaltrials.gov,记录一项在沙特阿拉伯Al-Ahsa四家专科疾病中心开展的实用性准实验研究,对象为患有1型糖尿病、心血管疾病、慢性肾脏病(3b-5期)或遗传性血液病的成年患者

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其他回归Type 1 Diabetes Mellitus (T1DM)Cardiovascular Diseases (CVD)Chronic Kidney Disease (Stages 3b-5)Hereditary Blood Disorders
Effect of mHealth Intervention on Oral Health-Related Quality of Life Among Adult Patients With Chronic Systemic Diseases

基本信息

模态
其他
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

mHealth干预对慢性系统性疾病成年患者口腔健康相关生活质量的影响

该数据集来自clinicaltrials.gov,记录一项在沙特阿拉伯Al-Ahsa四家专科疾病中心开展的实用性准实验研究,对象为患有1型糖尿病、心血管疾病、慢性肾脏病(3b-5期)或遗传性血液病的成年患者。研究将参与者分为平行干预组与对照组,干预持续3个月,并在基线(T0)、1个月(T1)和3个月(T2)进行评估,用于分析mHealth干预对口腔健康相关生活质量的影响。数据可用于评估移动健康干预在慢性系统性疾病人群中的效果及相关因素分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Type 1 Diabetes Mellitus (T1DM), Cardiovascular Diseases (CVD), Chronic Kidney Disease (Stages 3b-5), Hereditary Blood Disorders。这项实用性准实验研究在沙特阿拉伯Al-Ahsa四家专科疾病中心注册的成年患者中开展:内分泌与糖尿病中心、Prince Sultan心脏疾病与外科中心、Al-Jaber肾脏中心以及遗传性血液病中心。研究人群包括患有1型糖尿病、心血管疾病、慢性肾脏病或遗传性血液病的成年人。符合条件的参与者在参与前提供了电子知情同意。在基线评估后,参与者被分配到平行的干预组和对照组。干预持续3个月,并在基线(T0)、1个月(T1)和3个月(T2)进行评估。参与者

【主题与分类】

主题标签:Type 1 Diabetes Mellitus (T1DM)、Cardiovascular Diseases (CVD)、Chronic Kidney Disease (Stages 3b-5)、Hereditary Blood Disorders。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07839429

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:1型糖尿病(T1DM)、心血管疾病(CVD)、慢性肾脏病(3b-5期)、遗传性血液病。本实用性准实验研究在沙特阿拉伯Al-Ahsa四家专科疾病中心登记的成年患者中开展:Endocrinology and Diabetes Center、Prince Sultan Center for Cardiac Diseases and Surgery、Al-Jaber Kidney Center和Hereditary Blood Diseases Center。研究人群包括患有1型糖尿病、心血管疾病、慢性肾脏病或遗传性血液病的成人。符合条件的参与者在参与前提供了电子知情同意。基线评估后,参与者被分配到平行的干预组和对照组。干预持续3个月,分别在基线(T0)、1个月(T1)和3个月(T2)时进行评估。两组参与者均继续接受其常规医疗保健。对照组收到一份标准化的印刷版口腔健康教育宣传单,其中包含日常家庭口腔护理建议。

除常规护理外,干预组还接受了五段阿拉伯语教育视频,内容涉及牙刷和含氟牙膏的选择、刷牙技巧、使用牙线、舌面清洁以及冲牙器的使用。干预通过安全的网络平台实施,访问链接通过 WhatsApp 发送。干预期间每2周重新发送一次教育材料包,以强化对教育内容的接触。使用经过验证的阿拉伯语版14个条目口腔健康影响程度量表(OHIP-14)测量口腔健康相关生活质量。评估分别在基线、1个月和3个月时完成。主要比较关注干预组与对照组从基线到3个月评估时 OHIP-14 总分变化的差异。其他分析考察了研究期间 OHIP-14 的变化及其与所选参与者特征的关系。

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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