教育对症状负担、用药依从性和营养行为的影响

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07017751

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。

数据说明

疾病：心脏病、心力衰竭。心力衰竭（HF）正在全球范围内成为主要的公共卫生问题。作为一种慢性、进行性疾病，HF会降低个体的生活质量，并给医疗保健系统带来沉重负担。随着人口老龄化，心力衰竭正变得越来越普遍，并导致发病率和死亡率上升。在此背景下，有效管理HF并改善患者结局需要多学科方法。坚持适当治疗并采取健康生活方式行为，对于延缓HF患者疾病进展和降低并发症风险至关重要。然而，文献报道HF患者治疗依从率较低，并且在实施生活方式改变方面存在困难。特别是，药物依从性差和不健康饮食习惯会增加再入院率，并对患者的整体健康产生负面影响。导致CF患者药物依从性低和不健康饮食行为的因素包括症状负担、对疾病缺乏了解、自我效能低、感知障碍以及缺乏社会支持。这种情况不仅凸显了生物医学治疗方法的不足，也表明需要针对个体行为决定因素开展教育和支持项目。在此背景下，Pender健康促进模式提供了有效框架。该模式关注影响个体采取健康行为的个体特征、行为决定因素和结果行为。识别自我效能、感知获益和障碍等因素，是行为改变的重要起点。近年来，在线支持热线和数字健康技术已成为慢性病管理中一种有前景的方法。针对HF患者的在线教育和支持项目有可能提高治疗依从性、改善症状管理，并鼓励……

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。