共同创作在线文化体验与典型博物馆网站对16–24岁人群心理健康影响的原理验证随机对照试验代码与数据补充
该数据集为一项平行组随机对照试验的代码与数据补充,比较共同创作的在线文化干预Ways of Being(WoB)与典型博物馆网站Ashmolean(Ash)对16–24岁人群负性情绪、正性情绪及心理困扰(K10)的影响

基本信息
资源简介
共同创作在线文化体验与典型博物馆网站对16–24岁人群心理健康影响的原理验证随机对照试验代码与数据补充
Code and data supplement to "A co-produced online cultural experience compared to a typical museum website for mental health in people aged 16–24: a proof-of-principle randomised controlled trial"
该数据集为一项平行组随机对照试验的代码与数据补充,比较共同创作的在线文化干预Ways of Being(WoB)与典型博物馆网站Ashmolean(Ash)对16–24岁人群负性情绪、正性情绪及心理困扰(K10)的影响。试验随机分配463名青少年,其中231人接受WoB干预,232人接受Ash对照。数据可用于复现该试验的分析流程,并支持在线文化艺术干预与青少年心理健康关系的二次研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):年轻人的心理健康是一个重大公共卫生问题,在COVID-19大流行期间有所恶化。虽然接触文化和艺术可能对心理健康有益,但关于在线艺术和文化对年轻人抑郁和焦虑影响的实验研究十分缺乏。尤其是可能提高可及性的在线干预。目的:我们旨在比较一项共同创作的在线干预(名为Ways of Being(WoB),涵盖艺术品和文物背后多样的人类故事)与一个典型的博物馆网站Ashmolean(Ash)对负性情绪(NA)、正性情绪(PA)和心理困扰(K10)的影响。方法:在这项平行组随机对照试验中,463名16-24岁的年轻人被随机分配,231人接受WoB,232人接受Ash。结果:在干预阶段(包括所有分配后时间点至第五天的汇总评分),一组
【主题与分类】
主题标签:psychology。本站分类:感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.23469217
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 3.6 MB。
数据说明
年轻人的心理健康是一个重大公共卫生问题,在新冠疫情期间进一步恶化。尽管接触文化和艺术可能对心理健康有益,但关于在线艺术和文化对年轻人抑郁和焦虑影响的实验研究仍然匮乏,尤其是可能提高可及性的在线干预措施。目的:我们旨在比较一项共同制作的在线干预项目——名为“存在之道”(Ways of Being,WoB),其内容涵盖艺术品和文物背后丰富多样的人类故事——与一个典型的博物馆网站阿什莫林(Ashmolean,Ash)对负性情绪(NA)、正性情绪(PA)和心理困扰(K10)的影响。方法:在这项平行组随机对照试验中,463名16-24岁的年轻人被随机分配,231人进入WoB组,232人进入Ash组。结果:在干预阶段(包含所有分配后时间点至第五天的汇总评分),在NA方面呈现出有利于WoB的组间差异(WoB-Ash n=448,NA -0.158,p=0.010),但在PA或K10方面未检测到差异,且在第六周也未检测到差异。在特定亚组中(如少数族裔和男性),检测到有利于WoB的NA组间差异。
在所有参与者(两组均有)中,尽管COVID-19限制措施有所增加,但从基线到六周期间,K10和NA的平均值均有所改善。试验招募迅速,保留率高,反馈积极,且参与者在地域、职业和族裔方面具有广泛多样性。结论:在线参与艺术和文化活动有可能对心理健康需求高度未得到满足的YP产生可测量的心理健康影响。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络,提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




