视频观看对玻璃体腔注射体验的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,研究观看操作视频能否改善接受玻璃体腔抗 VEGF 注射患者的体验,并降低结膜下出血的发生率与严重程度

Second Affiliated Hospital, Zhejiang University, School of MedicineSecond Affiliated Hospital, Zhejiang University, School of Medicine
clinicaltrials
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视频分类Age Related Macular DegenerationDiabetic RetinopathyChoroidal NeovascularizationRetinal Vein OcclusionCystoid Macular Edema
Effect of Video Viewing on Intravitreal Injection Experience

基本信息

模态
视频
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

视频观看对玻璃体腔注射体验的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,研究观看操作视频能否改善接受玻璃体腔抗 VEGF 注射患者的体验,并降低结膜下出血的发生率与严重程度。覆盖人群涉及 Age Related Macular Degeneration、Diabetic Retinopathy、Choroidal Neovascularization、Retinal Vein Occlusion、Cystoid Macular Edema 等眼底疾病。研究将参与者随机分为观看教育视频的干预组与不看视频的对照组,主要关注结膜下出血的面积与发生率,以及焦虑水平和治疗满意度。数据可用于分析视频干预对注射体验与出血结局的影响(来源 clinicaltrials。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Age Related Macular Degeneration, Diabetic Retinopathy, Choroidal Neovascularization, Retinal Vein Occlusion, Cystoid Macular Edema. 研究目标 本临床试验的目标是评估观看操作视频能否改善接受玻璃体腔抗 VEGF 注射患者的体验,并降低结膜下出血的发生率与严重程度。关键研究问题 1. 治疗前观看操作视频能否降低结膜下出血的发生率和/或面积?2. 视频能否改善患者体验,特别是降低焦虑水平并提高对治疗过程的满意度?研究设计 参与者将被随机分配到干预组(观看解释注射过程的教育视频)或对照组(不观看视频)。所有 p

【主题与分类】

主题标签:Age Related Macular Degeneration、Diabetic Retinopathy、Choroidal Neovascularization、Retinal Vein Occlusion、Cystoid Macular Edema。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://clinicaltrials.gov/study/NCT07002372

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    • 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:年龄相关性黄斑变性、糖尿病视网膜病变、脉络膜新生血管、视网膜静脉阻塞、黄斑囊样水肿。研究目的 本临床试验旨在评估观看操作视频能否改善患者体验,并降低接受玻璃体腔内抗VEGF注射者结膜下出血的发生率和严重程度。关键研究问题 1. 治疗前观看操作视频能否降低结膜下出血的发生率和/或面积?2. 该视频能否改善患者体验,特别是通过降低焦虑水平和提高对治疗过程的满意度?研究设计 参与者将被随机分配到干预组或对照组,干预组将观看解释注射操作的教育视频,对照组则不观看视频。所有参与者将在治疗前后完成状态-特质焦虑量表-状态版(STAI-S)问卷,以评估焦虑水平的变化。

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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