COVID-19疫情期间镰状细胞病患者的在线纵向调查

该数据集源自clinicaltrials.gov,为针对美国成年镰状细胞病(SCD)患者的纵向在线调查,旨在考察COVID-19疫情引发的日常生活变化对SCD患者的影响程度与后果

National Human Genome Research Institute (NHGRI)National Human Genome Research Institute (NHGRI)
clinicaltrials
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表格IsolationAnxietyHealth Care UtilizationSickle Cell DiseasePainCOVID-19
Living With Sickle Cell Disease in the COVID-19 Pandemic

基本信息

模态
表格
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

COVID-19疫情期间镰状细胞病患者的在线纵向调查

该数据集源自clinicaltrials.gov,为针对美国成年镰状细胞病(SCD)患者的纵向在线调查,旨在考察COVID-19疫情引发的日常生活变化对SCD患者的影响程度与后果。研究假设疫情在压力、焦虑、应对与睡眠方面对患者产生不利影响,临床严重程度更高者恐惧、隔离、焦虑与压力更强,且面对面医疗利用减少、虚拟医疗利用增加但满意度下降。数据可用于分析疫情下SCD患者的心理与医疗利用变化(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:隔离、焦虑、医疗利用、镰状细胞病、疼痛。研究描述:针对美国成年镰状细胞病(SCD)患者的纵向在线调查。本研究旨在考察COVID-19疫情引发的日常生活变化对SCD患者的影响程度与后果。我们的假设是,成年SCD患者在压力、焦虑、应对和睡眠方面将受到COVID-19的不利影响。临床严重程度更高的SCD患者将具有更高的恐惧、隔离、焦虑和压力。在COVID-19疫情期间,SCD患者的面对面医疗利用将减少。SCD患者的虚拟医疗利用将增加,但对医疗质量的满意度将下降。目标:主要目标:本研究的主要目标是考察

【主题与分类】

主题标签:Isolation、Anxiety、Health Care Utilization、Sickle Cell Disease、Pain。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04417673

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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

条件:隔离、焦虑、医疗服务利用、镰状细胞病、疼痛。研究描述:针对美国镰状细胞病(SCD)成人患者的纵向在线调查。本研究旨在考察COVID-19大流行所引发的生活变化对SCD患者的影响程度及其后果。我们的假设是,SCD成人患者在压力、焦虑、应对方式和睡眠方面将受到COVID-19的不利影响。临床严重程度较高的SCD患者将表现出更高的恐惧、隔离感、焦虑和压力。在COVID-19大流行期间,SCD患者的线下医疗服务利用将减少。SCD患者的虚拟医疗服务利用将增加,但对医疗服务质量的满意度将下降。目标:主要目标:本研究的主要目标是考察COVID-19大流行所引发的生活变化对镰状细胞病(SCD)患者的影响程度及其后果。

这些目标包括:(1) 评估COVID-19大流行如何影响镰状细胞病(SCD)患者的心理健康;(2) 探讨SCD临床严重程度与个体对COVID-19大流行反应之间的关联;(3) 调查COVID-19大流行期间新闻及其他媒体消费是否影响个体心理健康;(4) 确定SCD患者中COVID-19引发的创伤程度及其对健康行为和心理健康的影晌;(5) 探究COVID-19大流行对SCD患者医疗服务利用的影响。次要目标:我们的次要目标广泛考察SCD患者对信任问题及COVID-19治疗医学进步未来的态度和观点。这些将与主要目标结合考察,具体为:(1) 探讨医疗和政府不信任可能对SCD患者在大流行期间的经历和行为产生的作用。

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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