NOURISH HEARTS：通过健康饮食与定制支持服务心脏的研究
源站描述指出，研究在美国 Black 社区中考察医学定制餐（MTM）及 MTM 联合共享医疗预约（SMA）的可行性、可接受性与初步生物心理社会效果，假设包括招募率不低于 40%、各臂保留率不低于 70%
基本信息
资源简介
NOURISH HEARTS：通过健康饮食与定制支持服务心脏的研究
NOURISH HEARTS: Nutrition Outreach and Understanding: Research In Serving Hearts Through Healthy Eating And Tailored Support
该数据集来自 search.dataone.org，聚焦循环系统疾病中的心力衰竭，主题涉及 food is medicine、medically tailored meals 与 shared medical appointments。源站描述指出，研究在美国 Black 社区中考察医学定制餐（MTM）及 MTM 联合共享医疗预约（SMA）的可行性、可接受性与初步生物心理社会效果，假设包括招募率不低于 40%、各臂保留率不低于 70%。数据可用于营养公平、心脏代谢疾病饮食干预相关研究（来源 DataONE，Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：美国 Black 社区在获得健康食物和营养教育方面属于被剥夺权利最严重的群体之一。因此，Black 美国人更可能摄入营养 value 差、与心脏代谢疾病相关的低质量食物。医学定制餐（MTM）是一种有前景的“食物即药物”干预，可解决营养不平等问题，但缺乏提供营养教育和行为改变技能的能力。共享医疗预约（SMA）可以提供实现可持续健康饮食行为所需的教育和培训。本研究在一个患有心脏代谢疾病的 Black 社区中考察了 MTM 和 MTM+SMA 的可行性、可接受性和初步生物心理社会效果。我们假设：1）研究可行（招募率 ≥ 40%，各臂保留率 ≥ 70%），2）干预 i
【主题与分类】
主题标签：food is medicine、Cardiovascular diseases、shared medical appointments、medically tailored meals。本站分类：循环系统疾病/心力衰竭。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A822300f0ff087d8d419e83fe7616d872873e679f07082cc43803151b2465538f
使用许可：Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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- OpenDataLab:
数据说明
美国黑人社区在获得健康食品和营养教育方面属于最缺乏平等权利的群体之一。因此，美国黑人更可能摄入营养价值低、与心血管代谢疾病相关的劣质食品。医疗定制餐（MTM）是一种有前景的“食品即药物”干预措施，可应对营养不平等问题，但无法提供营养教育和行为改变技能。共享医疗预约（SMA）可以提供实现可持续健康饮食行为所需的教育和培训。本研究在一个患有心血管代谢疾病的黑人社区中，考察了MTM和MTM+SMA的可行性、可接受性及初步生物心理社会效果。
我们假设：1）研究可行（招募率≥40%，每组保留率≥70%），2）干预可行（SMA出席率≥75%，餐食摄入率≥60%），3）干预可接受（净推荐值……，# 数据来源：NOURISH HEARTS：营养外展与理解：通过健康饮食和定制支持服务心脏的研究数据集 DOI：10.5061/dryad.280gb5n3c ## 数据及文件结构描述 研究人群： 纳入标准 1. 自我认同为非洲裔 2. 能够说和读英语 3. 年龄≥18岁 4. 诊断为以下任一情况： a. 高血压（> 130/80），且曾接受高血压治疗 b. 2型糖尿病（HbA1c ≥ 8%） c. 代谢综合征 d. 肥胖（BMI ≥ 30） 5. 能够使用网络设备（手机、平板电脑、电脑） 6.
在过去6个月内曾在俄亥俄州两家医院中的一家接受过治疗 排除标准 1. C期和D期心力衰竭 2. 晚期瓣膜性心脏病 3. 晚期D级心力衰竭，定义为心力衰竭症状影响日常生活质量及/或导致反复住院（>
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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