糖尿病患者对糖尿病病人网络门户的使用体验与态度数据

目的:糖尿病病人网络门户允许患者访问其个人健康记录,并可能改善糖尿病结局;然而,患者的采用速度缓慢。我们旨在深入了解患者对网络门户的体验,以理解门户如何被使用、患者如何感知门户内容,并评估是否可能需要对门户进行重新设计

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表格分类糖尿病病人网络门户患者体验态度调查内分泌代谢疾病
Data from: Patients’ experiences with and attitudes towards a diabetes patient web portal

基本信息

模态
表格
大小
0.000171432 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

糖尿病患者对糖尿病病人网络门户的使用体验与态度数据

目的:糖尿病病人网络门户允许患者访问其个人健康记录,并可能改善糖尿病结局;然而,患者的采用速度缓慢。我们旨在深入了解患者对网络门户的体验,以理解门户如何被使用、患者如何感知门户内容,并评估是否可能需要对门户进行重新设计

Data from: Patients’ experiences with and attitudes towards a diabetes patient web portal

【数据集背景】

源站首次发布:2015。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:糖尿病病人网络门户允许患者访问其个人健康记录,并可能改善糖尿病结局;然而,患者的采用速度缓慢。我们旨在深入了解患者对网络门户的体验,以理解门户如何被使用、患者如何感知门户内容,并评估是否可能需要对门户进行重新设计。材料与方法:对1500名拥有患者门户登录权限的1型和2型糖尿病患者进行问卷调查。设置:62家初级保健机构和1家门诊医院诊所,使用一个联合患者门户。我们将申请了登录但从未使用或仅使用一次的患者(“早期退出者”)与至少使用两次的患者(“持续使用者”)进行比较。结果:632名患者(42.1%)返回了问卷。他们的平均年龄为59.7岁,63.1%为男性,81.8%患有2型糖尿病

【主题与分类】

主题标签:糖尿病、病人网络门户、患者体验、态度调查、内分泌、代谢疾病。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.r7865

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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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。

数据集大小约 171.4 KB。

数据说明

目的:糖尿病患者网络门户可使患者访问其个人健康记录,并可能改善糖尿病预后;然而,患者的采用率较低。我们旨在深入了解患者使用网络门户的体验,以理解门户的使用情况、患者对门户内容的看法,并评估是否需要对门户进行重新设计。材料与方法:对1500名拥有患者门户登录权限的1型和2型糖尿病患者进行了一项调查。环境:62家初级保健机构和1家门诊医院诊所,使用一个联合患者门户。我们将请求登录但从未使用或仅使用过一次的患者(“早期退出者”)与至少使用过两次的患者(“持续使用者”)进行了比较。结果:632名患者(42.1%)返回了问卷。他们的平均年龄为59.7岁,63.1%为男性,81.8%患有2型糖尿病。413人(65.3%)为持续使用者,34.7%为早期退出者。

在多变量分析中,使用胰岛素(OR 2.07;95%CI[1.18–3.62])、更频繁地经历高血糖事件(OR 1.30;95%CI[1.14–1.49])以及更好的糖尿病知识(OR 1.02,95%CI[1.01–1.03])确实会增加成为持续使用者的几率。持续使用者对患者门户网站有用性的感知明显更为积极。然而,他们也更坚决地表示,患者门户网站在支持生活方式改变方面没有帮助。与持续使用者相比,早期退出者明显感到更多项目在其情况下不适用。持续使用者(69.8%)和早期退出者(58.8%)都希望有预约就诊的提醒功能。两组中约60%的人希望在门户网站中获得有关药物和副作用的信息。结论:通过考虑患者的体验和态度,糖尿病病人网络门户网站可能会得到显著改善。我们建议为使用胰岛素和不使用胰岛素的患者创建单独的门户网站。

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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