信息框架在糖尿病足自我管理中的效果

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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06813794

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数据说明

条件：糖尿病。标题：信息框架对糖尿病足护理中自我效能感和足部护理行为的影响：一项随机对照研究。摘要：本研究旨在探讨信息框架对糖尿病足护理中自我效能感和足部护理行为的影响。评估信息框架对自我效能感和足部护理行为的影响，对于减轻糖尿病足给医疗服务带来的经济负担，同时改善患者的生活质量和日常功能至关重要。本研究的结果有望为旨在增强糖尿病足护理中的自我效能感和预防糖尿病足并发症的干预措施提供参考。研究地点和人群：将通过糖尿病相关的社交媒体群组招募患者。符合条件并同意参与的患者将通过WhatsApp联系，他们将在那里接收框架化信息。研究设计和方法：本研究设计为三臂随机对照试验。人群和样本：研究人群由关注糖尿病相关社交媒体群组的患者组成。

样本将包括在2024年5月15日至2025年5月15日期间符合纳入标准并同意参与研究的个体。参与者将被随机分配到三个组之一：实验1组、实验2组和对照组3组。将实施为期三个月的干预。样本量计算：样本量使用G*Power 3.1.9.6程序确定。考虑了三组、两次测量（前测、后测）设计。基于0.50的效应量、α = 0.05的显著性水平和1-β = 0.80的检验效能，计算得出每组所需样本量为49。考虑到可能的数据丢失，样本量增加了10%， resulting in 每组54名参与者，总计162名参与者。随机化：将使用简单随机抽样（抽签法）。抽签将由一名独

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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