音乐干预对重症患者焦虑及生理反应的效果研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,研究音乐干预对 ICU 重症患者焦虑、躁动、睡眠质量及生理参数的效果

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其他回归Diabetic KetoacidosisHeart Disease, IschemicStrokeGastroIntestinal BleedingAcute Kidney InjuryHeart FailureTraumaSeptic ShockRespiratory FailurePneumoniaIntracerebral HemorrhageHead Injury
Effectiveness of Music Intervention on Anxiety and Physiological Responses in Critical Ill Patient

基本信息

模态
其他
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

音乐干预对重症患者焦虑及生理反应的效果研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,研究音乐干预对 ICU 重症患者焦虑、躁动、睡眠质量及生理参数的效果。覆盖 Diabetic Ketoacidosis、Heart Disease, Ischemic、Stroke、GastroIntestinal Bleeding、Acute Kidney Injury、Heart Failure、Trauma、Septic Shock 等病症。研究于 2019 年 1 月至 6 月开展,共纳入 196 名 ICU 住院患者,分为实验组与对照组,实验组接受连续 3 天、每天 30 分钟的床旁音乐干预,对照组仅接受常规护理。主要结局为焦虑。可用于评估非药物干预对重症患者心理与生理指。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:Diabetic Ketoacidosis、Heart Disease, Ischemic、Stroke、GastroIntestinal Bleeding、Acute Kidney Injury、Heart Failure、Trauma、Septic Shock。背景:音乐干预是一种非药物且有效的干预措施,可减轻接受撤机患者的焦虑和躁动。音乐干预在减轻 ICU 患者焦虑方面的有效性仍不清楚。目的:本研究旨在检验音乐干预对 ICU 患者焦虑、躁动、睡眠质量和生理参数的有效性。方法:本研究于 2019 年 1 月至 6 月进行。共 196 名住院 ICU 患者被分为两组。实验组受试者在床旁接受连续 3 天、每天 30 分钟的音乐干预,而对照组受试者仅接受常规护理。主要结局是焦虑

【主题与分类】

主题标签:Diabetic Ketoacidosis、Heart Disease, Ischemic、Stroke、GastroIntestinal Bleeding、Acute Kidney Injury、Heart Failure、Trauma、Septic Shock、Respiratory Failure、Pneumonia。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04977011

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

病症:糖尿病酮症酸中毒、心脏病、缺血性、中风、胃肠道出血、急性肾损伤、心力衰竭、创伤、感染性休克。背景:音乐干预是一种非药物且有效的干预措施,能够缓解撤机患者的焦虑和躁动。音乐干预在减轻ICU患者焦虑方面的有效性仍未知。目的:本研究旨在探讨音乐干预对ICU患者焦虑、躁动、睡眠质量及生理参数的有效性。方法:本研究于2019年1月至6月进行。共196名住院ICU患者被分为两组。实验组受试者在床边接受为期3天、每天30分钟的音乐干预,而对照组受试者仅接受常规护理。主要结局指标为通过视觉模拟量表测量的焦虑。次要结局指标选取里士满躁动镇静量表、理查兹-坎贝尔睡眠量表及其生理参数进行收集。

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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