中国心力衰竭患者躯体症状与自我照护行为数据集
该数据集来自在中国开展的一项横断面研究，聚焦中国心力衰竭患者的自我照护行为及其相关心理因素，涵盖自我照护信心、心理韧性和感知压力等维度
基本信息
资源简介
中国心力衰竭患者躯体症状与自我照护行为数据集
该数据集围绕中国心力衰竭患者的躯体症状与自我照护行为展开，来源于一项在中国开展的横断面研究。研究关注心力衰竭患者自我照护行为的实际状况，并考察与其相关的心理因素，包括自我照护信心、心理韧性和感知压力等维度。数据集以英文命名，收录于循环系统疾病/心力衰竭分类之下，主题标签为医学、健康与生命科学，可通过 search.dataone.org 获取。整体而言，该数据集为理解中国心力衰竭患者在自我照护过程中的行为特征及其心理关联因素提供了实证材料，适合用于相关领域的二次分析与比较研究。
【数据集背景】
心力衰竭是一种需要长期自我管理的慢性疾病，患者的自我照护行为对疾病控制与预后具有重要意义。该数据集所依托的研究在中国开展，采用横断面设计，旨在调查中国心力衰竭患者的自我照护行为，并探讨其与自我照护信心、心理韧性、感知压力等心理因素之间的关联。研究背景体现了对心力衰竭患者行为层面与心理层面双重因素的关注，为在中文语境下理解自我照护的复杂机制提供了数据基础。
【数据内容】
数据集收录的是上述横断面研究的调查数据，内容聚焦于心力衰竭患者的躯体症状与自我照护行为，并涵盖自我照护信心、心理韧性和感知压力等相关心理因素维度。数据主题归属于医学、健康与生命科学，所属分类为循环系统疾病/心力衰竭。关于具体变量数量、样本规模、测量工具及数据结构等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 search.dataone.org，原始研究为在中国开展的横断面调查。研究以中国心力衰竭患者为对象，围绕自我照护行为及其相关心理因素进行数据采集。关于抽样方法、采集时间、采集地点、纳入与排除标准以及具体调查流程等信息，源站未提供。
【适用场景】
基于其主题与内容，该数据集可适用于心力衰竭患者自我照护行为的研究，也可用于探讨自我照护信心、心理韧性与感知压力等心理因素与自我照护行为之间关系的分析场景；同时可作为循环系统疾病领域患者行为与心理因素相关研究的参考数据。关于具体的适用分析类型与方法学适配性，源站未提供。
【使用方法】
该数据集通过 search.dataone.org 提供获取。关于数据文件格式、变量编码说明、使用协议下的具体操作步骤及配套文档等信息，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集基于横断面研究设计，其数据反映特定时点的状况，关于样本代表性、测量信效度、缺失数据处理及数据质量控制措施等信息，源站未提供。使用时应结合研究设计特点对因果推断保持谨慎。
【引用与许可】
关于该数据集的引用格式与许可条款，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
随函附上一份在中国开展的横断面研究数据集，该研究旨在调查中国心力衰竭患者的自我护理行为及其相关的心理因素，如自我护理信心、心理弹性和感知压力。
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。
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