改变循环:预防注射起始的随机对照试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕“Change the Cycle”(CTC)干预的大规模随机对照试验,目标是通过鼓励活跃的注射吸毒者(PWID)不推广注射、不示范注射行为、不描述注射方法、不协助非注射者开始注射,从而减少注射起始

University of Southern CaliforniaUniversity of Southern California
clinicaltrials
浏览 3
基因组Substance Abuse, IntravenousHIVHeroin DependenceOpioid DependenceCocaine DependenceAmphetamine Dependence
Change the Cycle: An RCT to Prevent Injection Initiation

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

改变循环:预防注射起始的随机对照试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕“Change the Cycle”(CTC)干预的大规模随机对照试验,目标是通过鼓励活跃的注射吸毒者(PWID)不推广注射、不示范注射行为、不描述注射方法、不协助非注射者开始注射,从而减少注射起始。CTC 采用信息-动机-行为技能(IMB)模型,通过七个短模块在活跃 PWID 中实现改变。数据覆盖静脉药物滥用、HIV、海洛因依赖、阿片类药物依赖、可卡因依赖和苯丙胺依赖等主题,可用于物质滥用与 HIV 相关干预研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:静脉药物滥用、HIV、海洛因依赖、阿片类药物依赖、可卡因依赖、苯丙胺依赖。研究目标是开展“Change the Cycle”(CTC)干预的大规模随机对照试验(RCT)。CTC 是一项时长一小时、单次、一对一的干预,旨在通过鼓励活跃的 PWID 不推广药物注射、不示范注射行为、不描述如何注射或不协助非注射者开始注射,从而减少注射起始。CTC 使用信息-动机-行为技能(IMB)模型,通过七个短模块在活跃 PWID 中实现改变。信息和动机领域通过引导性对话来处理:(1)他们自己首次注射的经历及后果,(2)过去引导未注射过的人开始注射的经历及后果,(3)相关的健康、法律和社会风险

【主题与分类】

主题标签:Substance Abuse, Intravenous、HIV、Heroin Dependence、Opioid Dependence、Cocaine Dependence、Amphetamine Dependence。本站分类:化学诱发性障碍/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02774954

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:静脉药物滥用、HIV、海洛因依赖、阿片类药物依赖、可卡因依赖、安非他明依赖。本研究旨在开展一项大规模随机对照试验(RCT),评估“改变循环”(CTC)干预措施。CTC是一项时长一小时的单次一对一干预,旨在通过鼓励活跃的注射吸毒者(PWID)不推广药物注射、不示范注射行为、不描述注射方法、不协助非注射者开始注射,从而减少注射行为的起始。CTC采用信息-动机-行为技能(IMB)模型,通过七个简短的模块在活跃PWID中实现改变。信息和动机领域通过引导性对话加以处理,内容包括:(1)他们自己首次注射的经历及后果,(2)过去引导无注射经验者开始注射的经历及后果,(3)与注射毒品相关的健康、法律和社会风险,(4)引导他人开始注射的健康、法律和社会风险,以及(5)识别他们自身可能促使他人注射的行为。

行为技能通过以下方式加以培养:(6) 技能培养讨论以及对常见引诱吸毒情景的思考,以及(7) 更安全注射教育。目标1:检验CTC在减少PWID引诱非注射者开始注射(计数)方面的有效性。假设1:与对照组中的PWID相比,接受CTC的PWID在6个月和12个月时报告引诱更少的非注射者开始药物注射。目标2:检验CTC在减少PWID被要求引诱他人开始注射的次数(计数)方面的有效性。假设2:与对照组中的PWID相比,接受CTC的PWID在6个月和12个月时报告被要求引诱他人开始药物注射的次数更少。目标3:检验注射引诱的社会学习风险(在非注射者面前注射、向非注射者描述注射以及向非注射者正面谈论注射)是否作为CTC干预对引诱注射和被要求引诱注射结果有效性的中介机制。假设3:社会学习

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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