以医疗提供者为重点的干预开发：改善儿童镰状细胞病健康结局
源站描述指出，针对患者和家庭的干预效果不一，近期研究呼吁面向 HCP 的干预以改善患者健康结局；IPT 目前包含一次 90 分钟虚拟培训，结合教学与在 SCD 患者故事情境中练习 IPT 技能
基本信息
资源简介
以医疗提供者为重点的干预开发：改善儿童镰状细胞病健康结局
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦儿童镰状细胞病（SCD）领域，收录以医疗提供者（HCP）为干预对象的 individuation and perspective-taking（IPT）干预开发与试点研究信息。源站描述指出，针对患者和家庭的干预效果不一，近期研究呼吁面向 HCP 的干预以改善患者健康结局；IPT 目前包含一次 90 分钟虚拟培训，结合教学与在 SCD 患者故事情境中练习 IPT 技能。数据可用于了解该干预的研究设计、培训内容与目标人群，支持儿童 SCD 健康结局改善相关研究参考（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：Sickle Cell Disease、Sickle Cell Anemia in Children、Sickle Cell Disease (SCD)、Sickle Cell、Sickle Cell Anemia (HbSS)。研究记录显示，患有镰状细胞病（SCD）的青少年健康结局不佳，而针对患者和家庭的干预仅表现出可变的有效性。更近期的研究呼吁开展以医疗提供者（HCP）为目标的干预，以改善患者健康结局。研究者为儿科 SCD 的 HCP 开发并试点了一种个体化与观点采择（individuation and perspective-taking，IPT）干预。IPT 目前包含一次 90 分钟虚拟培训课程，结合了教学教育以及在 SCD 患者故事情境中练习 IPT 技能。在回顾关于以患者为中心的沟通对患者健康行为（例如依从性）影响的教学信息后，HCP 被介绍两项 IPT 技能 a
【主题与分类】
主题标签：Sickle Cell Disease、Sickle Cell Anemia in Children、Sickle Cell Disease (SCD)、Sickle Cell、Sickle Cell Anemia (HbSS)。本站分类：血液及造血器官疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07540767
下载信息
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07540767
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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
研究条件：镰状细胞病、儿童镰状细胞贫血、镰状细胞病（SCD）、镰状细胞、镰状细胞贫血（HbSS）。研究文献显示，患有镰状细胞病（SCD）的青少年健康状况不佳，而针对患者及家庭的干预措施效果不一。近期研究呼吁针对医疗保健提供者（HCPs）实施干预，以改善患者健康结局。研究者开发并试点了一项针对儿科SCD医疗保健提供者的个体化与观点采择（IPT）干预。目前，IPT包括一次90分钟的虚拟培训课程，该课程结合了教学讲解和在SCD患者故事背景下运用IPT技能的练习。在回顾了关于以患者为中心的沟通对患者健康行为（如依从性）影响的教学信息后，向医疗保健提供者介绍两项IPT技能，并教授他们如何通过改变与患者的沟通方式来实践这些技能。随后，医疗保健提供者观看网上公开的短视频，这些视频描绘了3-5名在人口学特征和症状表现上各异的SCD患者。
干预引导者使用口头提示（例如，参与者认为患者一定会有怎样的感受？）来帮助医护人员将这些IPT技能应用于每一位患者。最后，引导者主持讨论，分析医护人员的回应中哪些与IPT技能一致、哪些不一致，并探讨医护人员如何在临床实践中应用这些技能。这种单次虚拟形式在研究者的形成性研究中受到了医护人员的好评，并被认为可行，他们曾对参加多次课程表示担忧。主要目标是通过随机设计，在多中心儿科SCD医护人员样本中检验IPT干预对改善以患者为中心的沟通的初步疗效。来自三家医疗中心的医护人员将被随机分配到IPT干预组或教学信息对照组，完成前测和后测测量，以评估以患者为中心的沟通的变化。研究者假设IPT
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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