基于压力适应理论的糖尿病视网膜激光手术患者护理干预

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07544381

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：糖尿病视网膜病变、糖尿病视网膜疾病。视网膜激光光凝术仍是糖尿病视网膜疾病的重要治疗方法，但该操作可能引起疼痛、生理应激和不良反应，从而降低患者的治疗耐受性和配合度。本研究旨在评估基于应激适应理论的护理干预在糖尿病视网膜激光手术患者中的应用效果。参与者被随机分为干预组或对照组。干预组接受结构化的围手术期护理支持，旨在减轻应激并改善患者在治疗最疼痛阶段的适应能力。对照组接受常规护理。主要结局指标为在四个围手术期时间点测量的疼痛强度。次要结局指标包括外周血氧饱和度、心率、呼吸频率、血压、术中配合度及不良事件。

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。