虚拟现实与压力球应用对老年2型糖尿病患者胰岛素注射疼痛、焦虑水平及注射满意度的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为虚拟现实与压力球应用对老年2型糖尿病患者胰岛素注射过程中疼痛、焦虑水平及注射满意度的影响

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clinicaltrials
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其他Diabete Type 2Virtual RealityStress BallProcedural AnxietyPain Management
The Effects Of Virtual Reality and Stress Ball Application on Pain, Anxiety Levels and Injection Satisfaction in During Insulin Injection in Geriatric Patients With Type 2 Diabetes

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

虚拟现实与压力球应用对老年2型糖尿病患者胰岛素注射疼痛、焦虑水平及注射满意度的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为虚拟现实与压力球应用对老年2型糖尿病患者胰岛素注射过程中疼痛、焦虑水平及注射满意度的影响。源站描述指出,糖尿病由胰岛素分泌不足或无法有效利用胰岛素引起,发病率逐年上升,影响生活质量并导致患病与死亡;2021年数据表明全球约10.5%成人患糖尿病,近半数未察觉;2型糖尿病最常见,约占90%,不良生活条件、低社会经济水平、肥胖和高龄等均可致病。数据可用于研究老年2型糖尿病注射相关疼痛与焦虑的非药物干预(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Diabete Type 2, Virtual Reality, Stress Ball, Procedural Anxiety, Pain Management. 糖尿病是一种由于胰岛素激素分泌不足、缺乏或无法利用所产生胰岛素而发生的疾病。糖尿病是一种重要疾病,其发病率逐年上升,对生活质量产生负面影响,并导致患病和死亡。根据国家糖尿病联盟2021年数据,全球约10.5%的成年人口患有糖尿病,且这些患者中近一半未意识到自己患病。2型糖尿病是最常见的糖尿病形式,约占整个人群的90%。不良生活条件、低社会经济水平、肥胖和高龄等诸多因素均可导致2型糖尿病。2型糖尿病是老年人群中常见的慢性病

【主题与分类】

主题标签:Diabete Type 2、Virtual Reality、Stress Ball、Procedural Anxiety、Pain Management。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/NCT07348809

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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:2型糖尿病、虚拟现实、减压球、程序性焦虑、疼痛管理。糖尿病是一种因胰岛素激素分泌不足、缺乏或无法利用所分泌的胰岛素激素而发生的疾病。糖尿病是一种重要疾病,其发病率逐年上升,对生活质量产生负面影响,并导致发病率和死亡率。根据国际糖尿病联合会2021年的数据,全球约10.5%的成年人口患有糖尿病,且这些患者中近一半并未意识到自己患病。2型糖尿病是最常见的糖尿病类型,约占全部人群的90%。不利的生活条件、低社会经济水平、肥胖和高龄等诸多因素均可导致2型糖尿病。2型糖尿病是老年患者中最常见的慢性疾病,也是一种严重威胁生命的疾病,随着预期寿命的延长,其在老年人群中的发病率日益增高。

衰老是一个导致个体发生许多解剖学和生理学变化的过程,并伴随着各种病理状况的风险。在这一过程中,诸如2型糖尿病等慢性疾病的发病率增加,这类疾病会导致心理和生理功能下降,需要长期治疗、密切随访和认真护理。除了生活方式改变和糖尿病意识等因素外,胰岛素治疗在糖尿病管理中也发挥着非常重要的作用。当口服降糖药失效或出现糖尿病引起的血管并发症时,胰岛素治疗是首选方案。为了在胰岛素治疗中消除副作用并实现血糖控制,患者应了解自身疾病和胰岛素治疗相关知识,此外,他们还应具备能力并对胰岛素注射给药持积极态度。患者在胰岛素注射过程中所经历的焦虑可能会对情绪健康产生负面影响。

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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