引导意象疗法移动应用治疗儿童功能性腹痛障碍的可行性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕引导意象疗法移动应用在儿童功能性腹痛障碍中的可行性研究,覆盖功能性腹痛障碍、肠易激综合征、功能性胃肠病、腹痛与不适、疼痛及功能性消化不良等状况

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clinicaltrials
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文本预测Functional Abdominal Pain DisordersIrritable Bowel Syndrome (IBS)Gastrointestinal and Digestive DisorderAbdominal Pain/ DiscomfortPainFunctional Dyspepsia
Feasibility Study of a Guided Imagery Therapy Mobile Application for Functional Abdominal Pain Disorders in Children

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

引导意象疗法移动应用治疗儿童功能性腹痛障碍的可行性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕引导意象疗法移动应用在儿童功能性腹痛障碍中的可行性研究,覆盖功能性腹痛障碍、肠易激综合征、功能性胃肠病、腹痛与不适、疼痛及功能性消化不良等状况。研究通过 REDCap 安全采集数据,参与者在基线、治疗后即刻(基线后 8 周)及治疗后 3 个月完成 2 周腹痛与排便日记及儿童相关量表等调查。数据可用于评估该移动应用在儿童功能性腹痛障碍中的可行性及相关症状变化(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):状况:功能性腹痛障碍、肠易激综合征(IBS)、功能性胃肠病(FGIDs)、胃肠与消化系统疾病、腹痛/不适、疼痛、功能性消化不良。在充分披露研究设计、干预选项、随机化方案及干预措施的潜在副作用后,照护者及其子女将以电子方式记录各自签署的知情同意书和赞同书。REDCap 是一款用于调查和数据库的安全网络应用程序。通过 REDCap 采集的所有数据都将加密并安全传输至符合 HIPAA 的机构服务器进行存储。参与者及其照护者将通过 REDCap 在基线、治疗后即刻(基线后 8 周)及治疗后 3 个月完成以下调查: 2 周腹痛与排便日记 Children's S

【主题与分类】

主题标签:Functional Abdominal Pain Disorders、Irritable Bowel Syndrome (IBS)、Gastrointestinal and Digestive Disorder、Abdominal Pain/ Discomfort、Pain、Functional Dyspepsia。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07222943

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    • 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

条件:功能性腹痛疾病、肠易激综合征(IBS)、功能性胃肠病(FGIDs)、胃肠及消化系统疾病、腹痛/不适、疼痛、功能性消化不良。在充分披露研究设计、干预选项、随机化方案及干预措施的潜在副作用后,护理人员及其子女将分别以电子方式记录知情同意和赞同。REDCap是一个用于调查和数据库的安全网络应用程序。通过REDCap采集的所有数据都将加密,并安全传输至符合HIPAA的机构服务器进行存储。

参与者和他们的照护者将在基线时、治疗后即刻(基线后8周)以及治疗后3个月,通过REDCap完成以下调查:* 2周腹痛与排便日记 * 儿童躯体症状量表(儿童自评版和父母代理报告版) * 疼痛灾难化量表-儿童版 * 疼痛灾难化量表-父母版 * 儿科生活质量量表4.0通用核心版(儿童自评版和父母代理报告版) * 儿童行为评估系统第三版(儿童自评版和父母代理报告版)

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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