成人先天性心脏病中的心理创伤、创伤后应激障碍与心理韧性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦成人先天性心脏病(ACHD)人群的心理创伤、创伤后应激障碍(PTSD)与心理韧性

Dartmouth-Hitchcock Medical CenterDartmouth-Hitchcock Medical Center
clinicaltrials
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视频分类Adult Congenital Heart DiseaseCongenital Heart DiseasePTSD
Psychological Trauma, Post-Traumatic Stress Disorder, and Resilience in Adults With Congenital Heart Disease

基本信息

模态
视频
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

成人先天性心脏病中的心理创伤、创伤后应激障碍与心理韧性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦成人先天性心脏病(ACHD)人群的心理创伤、创伤后应激障碍(PTSD)与心理韧性。研究依托 Congenital Heart Initiative(CHI)现有注册库,该库包含超过 4,000 名已同意接收研究团队调查的 ACHD 患者,CHI 于 2020 年末启动。本研究通过电子邮件邀请所有 CHI 成员自愿参与,填写评估因心脏病导致的心理创伤的问卷,旨在评估先天性心脏病患者一生中可能与更高 PTSD 发生风险相关的暴露因素。数据可用于分析 ACHD 人群心理创伤与 PTSD 的关联及心理韧性作用(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:成人先天性心脏病、先天性心脏病、PTSD。这项研究题为“大型人群样本中成人先天性心脏病患者的心理创伤、创伤后应激障碍与心理韧性”,目的是评估先天性心脏病患者一生中可能与更高 PTSD 发生可能性相关的暴露因素。本研究将使用 Congenital Heart Initiative(CHI)的现有注册库,该库包含超过 4,000 名已选择接收该研究团队调查的 ACHD 患者。CHI 于 2020 年末启动,完整信息可在 [clinicaltrials.gov ID: NCT05185232] 查看。对于本研究的 PTSD 与心理韧性分支,将向所有 CHI 成员发送电子邮件邀请,成员可选择参与填写评估因自身心脏病导致的心理创伤的问卷。

【主题与分类】

主题标签:Adult Congenital Heart Disease、Congenital Heart Disease、PTSD。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06952933

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    • 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:成人先天性心脏病、先天性心脏病、创伤后应激障碍。这项名为“大型人群样本中成人先天性心脏病患者的心理创伤、创伤后应激障碍与心理韧性”的研究,旨在评估先天性心脏病患者一生中可能与其更易发生创伤后应激障碍相关的暴露因素。本研究将使用先天性心脏倡议(CHI)的现有登记库,该登记库包含超过4,000名已选择接收本研究团队调查问卷的成人先天性心脏病(ACHD)患者。CHI于2020年底启动,完整信息可在[clinicaltrials.gov ID: NCT05185232]查阅。对于本研究中的创伤后应激障碍与心理韧性部分,将向所有CHI成员发送电子邮件邀请,成员可选择参加并完成评估其心脏病所致心理创伤的调查问卷。第一阶段将发放大约两份调查问卷。第一份问卷称为《精神障碍诊断与统计手册》第5版创伤后应激障碍检查表(PCL-5),这是一种包含20个条目的筛查工具,评分范围为0分(无症状)至80分(症状最重)。

作为筛查工具,本调查并不能诊断PTSD,而是识别那些正在经历显著症状的人。由于该主题的敏感性,所有调查项目均为选填,未完成调查不会受到任何惩罚。下一项调查将研究心理韧性,很可能采用Connor-Davidson心理韧性量表,该量表已在其他ACHD研究中得到验证。心理韧性被定义为一个人承受压力性生活经历并从中恢复的能力。研究心理韧性将成为PTSD研究的理想平衡指标。本研究的最后阶段将是面对面诊断性访谈。受过训练的心理学研究助理将通过视频会议协助实施临床医生用PTSD诊断访谈(CAPS-5)。该阶段的招募将包括从完成PCL-5的受访者中邀请的一部分人参与

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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