心力衰竭非正式照护者护理诊断“过度照护负担(00366)”前因与后果的操作性与概念性定义数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.17632/hm8dn9z4kd.1

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。

数据集大小约 24.0 KB。

数据说明

该数据集包含护理诊断“过度照护负担（00366）”各组成要素的概念性与操作性定义，重点关注心力衰竭患者的非正式照护者。数据来源于一项内容效度的方法学研究，由29名在该领域具有临床、学术和/或科研经验的专家参与。材料包括通过整合性综述和概念分析确定的诊断定义、定义特征、相关因素、前因及后果，随后使用李克特量表对其相关性进行评估。针对每个组成要素，呈现了验证参数，包括加权中位数、内容效度指数（CVI）以及Wilcoxon检验结果。所采用的验证标准为加权中位数≥0.80、CVI≥0.80且p>0.05。该数据支持对诊断结构的完善，包括对定义的重新表述以及新诊断要素的提出。

该数据集旨在促进方法学透明度、科学可重复性，并为未来护理诊断验证研究提供支持，尤其是在心力衰竭和非正式照护的背景下。

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。