减重手术心理影响纵向研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于内分泌、营养和代谢疾病下的肥胖症主题,为一项前瞻性观察研究。研究对象为拟接受减重手术的重度肥胖患者,在术前及术后1个月、1年、2年、3年共五个时间点采集社会人口学、人体测量、临床、营养与生活方式、头发皮质醇浓度及心理变量(精神病理症状、压力水平

基本信息
资源简介
减重手术心理影响纵向研究
该数据集英文名为 Longitudinal Study of the Psychological Impact of Bariatric Surgery,来源于 clinicaltrials.gov,在本站归类于内分泌、营养和代谢疾病下的肥胖症主题,主题标签为 Obesity。它对应一项前瞻性观察研究,研究对象为拟接受减重手术的重度肥胖患者,研究目的是评估减重手术对患者心理健康及头发皮质醇浓度的影响,随访期长达 3 年。研究在术前及术后 1 个月、1 年、2 年、3 年共五个时间点开展评估,采集社会人口学、人体测量、临床、营养与生活方式、头发皮质醇浓度以及心理变量等多类信息,并据此描述术后心理与体重变化,识别术前及中长期随访中可能存在的心理支持需求。
【数据集背景】
该数据集聚焦肥胖症人群在接受减重手术前后的心理健康状况。源站描述指出,研究条件为 Obesity,目标在于评估减重手术对重度肥胖患者心理健康和头发皮质醇浓度的影响,随访时间为 3 年。研究采用前瞻性观察设计,对象为减重手术候选者。这一背景决定了数据集的核心价值在于呈现手术前后心理与生理指标随时间的纵向变化,而非单一横断面信息。
【数据内容】
数据集涵盖的变量范围包括社会人口学数据、人体测量指标、临床、营养与生活方式变量、头发皮质醇浓度以及心理变量。其中心理变量进一步涉及精神病理症状、压力水平、冲动性、情绪性进食和健康相关生活质量。评估在五个时间点进行:术前(T0)、术后 1 个月(T1)、1 年(T2)、2 年(T3)和 3 年(T4)。研究将描述术后心理和体重变化,并识别术前以及中长期随访中可能需要的心理支持。
【采集与来源】
数据来源站为 clinicaltrials.gov。采集方式为前瞻性观察研究,研究对象为拟接受减重手术的重度肥胖患者。评估时间点覆盖术前至术后 3 年,共五次。源站描述未提供样本量、具体采集机构、采集工具型号或数据录入方式等更细的信息。
【适用场景】
基于现有信息,该数据集适用于围绕重度肥胖患者减重手术前后心理健康与体重变化的纵向观察性研究场景,例如分析精神病理症状、压力水平、冲动性、情绪性进食及健康相关生活质量在五个时间点上的变化,或结合头发皮质醇浓度探讨心理与生理指标的关联。也可用于识别术前及中长期随访中心理支持需求的潜在研究方向。其他具体应用场景源站未提供。
【使用方法】
源站描述未提供数据访问方式、文件格式、变量编码规则或统计分析建议。使用方法源站未提供。
【质量与限制】
该研究为前瞻性观察设计,随访至术后 3 年,包含五个评估时间点。源站描述未提供样本量、失访情况、质量控制措施或已知偏倚等信息。质量与限制的具体内容源站未提供。
【引用与许可】
源站描述未提供引用格式、许可条款或数据使用协议。引用与许可信息源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
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公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07780058
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:肥胖。目的:评估减重手术对病态肥胖患者心理健康和头发皮质醇浓度在3年随访期间的影响。方法:这是一项针对减重手术候选者的前瞻性观察研究。评估将包括社会人口学数据、人体测量指标、临床、营养和生活方式变量、头发皮质醇浓度以及心理变量,包括精神病理症状、压力水平、冲动性、情绪性进食和健康相关生活质量。评估将在五个时间点进行:术前(T0)、1个月(T1)、1年(T2)、2年(T3)和3年(T4)。该研究将描述术后心理和体重变化,并确定术前及中长期随访期间可能需要的心理支持。
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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