针对抑郁与免疫失调的新型心态干预随机对照试验,美国,2022-2023 存档版

该数据集来自一项针对抑郁与免疫失调的新型心态干预随机对照试验,覆盖美国2022至2023年数据。研究将548名成年人随机分配至心态干预组或对照任务组,旨在检验“灾难在长期可成为机遇”这一心态对经历大规模社会灾难后心理健康轨迹的影响

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Randomized Controlled Trial of a Novel Mindset Intervention for Depression and Immune Dysregulation, United States, 2022-2023 Archival Version

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

针对抑郁与免疫失调的新型心态干预随机对照试验,美国,2022-2023 存档版

Randomized Controlled Trial of a Novel Mindset Intervention for Depression and Immune Dysregulation, United States, 2022-2023

该数据集来自一项针对抑郁与免疫失调的新型心态干预随机对照试验,覆盖美国2022至2023年数据。研究将548名成年人随机分配至心态干预组或对照任务组,旨在检验“灾难在长期可成为机遇”这一心态对经历大规模社会灾难后心理健康轨迹的影响。数据可用于分析心态干预对抑郁、炎症、自尊等结局的作用,支持心理健康与免疫相关研究(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2025。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):经历过COVID-19大流行等大规模社会灾难的人,在随后几年里患精神疾病的风险升高,但也可能在意义感、人际关系和自尊等领域经历积极变化。研究人员提出,这些心理健康轨迹的差异可能部分受到个体对经历灾难长期影响所持心态的影响。为检验这一可能性,研究人员开展了一项简短心理智慧干预的随机对照试验,该干预旨在培养“灾难在长期可成为机遇”的心态。548名成年人样本被随机分配至心态干预条件或对照任务。

【主题与分类】

主题标签:attitudes、caregivers、control、COVID-19、depression (psychology)、inflammation、intervention、mental health、pandemic、self esteem。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://www.icpsr.umich.edu/web/HMCA/studies/39316

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    • 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

经历过COVID-19大流行等大规模社会灾难的人,在随后几年里患精神疾病的风险更高,但也可能在意义感、人际关系和自尊等领域经历积极变化。研究人员提出,这些心理健康轨迹的差异可能部分受到个体关于经历灾难长期影响的思维模式的影响。为检验这一可能性,研究人员开展了一项随机对照试验,采用一种简短的、心理学智慧型干预,旨在培养“灾难在长期内可以成为机遇”的思维模式。548名成年人样本被随机分配到思维模式干预组或对照任务组。本研究的主要目标是确定“灾难可以成为机遇”(CO)思维模式干预能否在COVID-19大流行之后促进美国人的创伤后成长。

本研究包含两个队列,其中一个队列(“非生理”参与者)仅完成干预/对照任务及问卷,另一个队列(“生理”参与者)还在三个时间点采集了血液样本。要符合任一队列的入选条件,受访者必须已完成此前四项纵向COVID-19调查,并表示有兴趣参与Mind & Body Lab的未来研究。有兴趣加入生理分支的受访者会收到一封电子邮件邀请,要求完成预筛选调查以确定医学入选资格。“灾难可以成为机遇”(CO)心态干预由两部分组成,分几个月进行。在第1部分中,参与者观看了一系列5个视频,每个视频时长2-4分钟,讨论了心态的自我实现特性,以及灾难性事件能够为成长创造机遇的方式。观看每个视频后,参与者

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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