非使用者对数字糖尿病自我管理工具接受度的定性研究：个人、社会与医疗情境

数据集获取

源站：https://doi.org/10.48420/33288126

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
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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

英国国家医疗服务体系近期在其10年规划中宣布，计划将模拟服务转向数字服务。然而，数字健康技术也可能加剧现有的不平等。MyWay Diabetes是一项在英格兰三个地区实施的数字自我管理干预措施。了解在线和数字工具在支持糖尿病自我管理方面的可接受性，尤其是在非使用者和服务不足群体中的可接受性，对于确保公平参与和实施至关重要。本研究是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。本研究旨在：(1) 探索在不同人口统计学群体中，未使用过MyWay Diabetes平台的1型和2型糖尿病患者使用在线和数字支持的障碍；(2) 确定可提高采用率和持续参与度的因素。

此处包含匿名化的焦点小组转录文本。该数据集包括：在英格兰三个地区（大曼彻斯特、西北伦敦和萨默塞特）进行的六个在线焦点小组，共有35名糖尿病患者参与，这些参与者未曾使用过MyWay Diabetes平台。焦点小组讨论询问了糖尿病患者对于使用在线和数字工具的障碍的看法。可接受性理论框架指导了数据收集和分析。所有参与者在参加焦点小组前均获得了充分同意。所有参与者都同意在项目结束时将匿名化数据集存放在开放数据存储库中。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。