英格兰数字糖尿病自我管理平台MyWay Diabetes的可接受性与实施：定性研究-模板分析

数据集获取

源站：https://doi.org/10.48420/33985735

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数据说明

MyWay Diabetes由MyWay Digital Health开发，是一个在线平台，自2008年起在苏格兰以“My Diabetes My Way”的名义向糖尿病患者及其照护者开放。自其在苏格兰开发以来，MyWay Diabetes已在英格兰的萨默塞特（以“MyWay Diabetes”名义）、大曼彻斯特（以“Diabetes MyWay”名义）和西北伦敦（以“KnowDiabetes”名义）推广。本研究呈现了一项嵌套在更广泛混合方法评估中的定性分析，该评估旨在检验MyWay Diabetes的有效性。当前研究旨在评估MyWay Diabetes在英国大曼彻斯特、萨默塞特和西北伦敦不同患者群体和临床医生中的可接受性和实施情况。我们对临床医生进行了n=10次访谈，并与n=27名使用MyWay Diabetes平台的患者进行了四个焦点小组讨论。该数据集包含支持论文《Acceptability and implementation of a digital diabetes self-management platform (‘MyWay Diabetes’) in England: a qualitative study》所述主题的模板分析。模板分析的一个新颖特征是编码模板的迭代开发。

此处包含编码模板的每个版本以及模板的最终版本（版本4）。可接受性理论框架（TFA）为MyWay Diabetes患者用户焦点小组和临床医生访谈的分析提供了指导，而规范化过程理论（NPT）则指导了对临床医生访谈的进一步分析，以考察实施过程。转录文本中的代码首先被整理成两个初步的主题模板（一个用于临床医生访谈，另一个用于MyWay Diabetes用户焦点小组），最初围绕TFA和NPT的构念进行组织（模板1）。随后，这两个模板被合并为一个适用于整个数据集的单一模板（模板2）。在此过程中，TFA的更高阶构念（例如，情感态度，b

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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