社区组织促进老年女性控尿效果:整群随机试验数据

该数据集来自一项在英国 71 家社区组织开展的整群随机对照试验,纳入 259 名 60 岁及以上、未接受治疗的尿失禁女性,88% 完成 3 个月随访

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表格分类Geriatric medicineUrinary incontinences
Data from: Effectiveness of continence promotion for older women via community organisations: a cluster randomised trial

基本信息

模态
表格
大小
0.000374632 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

社区组织促进老年女性控尿效果:整群随机试验数据

Data from: Effectiveness of continence promotion for older women via community organisations: a cluster randomised trial

该数据集来自一项在英国 71 家社区组织开展的整群随机对照试验,纳入 259 名 60 岁及以上、未接受治疗的尿失禁女性,88% 完成 3 个月随访。试验比较三种 60 分钟小组干预(控尿教育、循证自我管理、教育联合自我管理)与对照干预(记忆丧失、多重用药和骨质疏松教育)对泌尿症状改善的效果。数据可用于评估社区控尿促进干预的有效性,并支持老年女性尿失禁相关研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2014。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:本整群随机对照试验的主要目的是比较三种实验性控尿促进干预与对照干预对从社区组织招募的患有未治疗尿失禁的老年女性泌尿症状改善的有效性。地点:英国 71 家社区组织。参与者:259 名 60 岁及以上患有未治疗尿失禁的女性进入试验;88% 完成了 3 个月随访。干预:三种主动干预包括一次 60 分钟的小组研讨会,内容分别为 1)控尿教育(20 个群组,64 名女性);2)循证自我管理(17 个群组,70 名女性);或 3)教育与自我管理相结合(17 个群组,61 名女性)。对照干预为一次 60 分钟的小组教育研讨会,内容涉及记忆丧失、多重用药和骨质疏松

【主题与分类】

主题标签:Geriatric medicine、Urinary incontinences。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.8tg11

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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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。

数据集大小约 374.6 KB。

数据说明

目的:本整群随机对照试验的主要目的是,在从社区组织招募的患有未治疗尿失禁的老年女性中,比较三种实验性失禁促进干预措施与对照干预措施在改善泌尿系统症状方面的效果。地点:英国71个社区组织。参与者:259名60岁及以上患有未治疗尿失禁的女性进入试验;88%完成了3个月随访。干预措施:三种积极干预措施均包括一次60分钟的小组研讨会,分别为1)失禁教育(20个群组,64名女性);2)循证自我管理(17个群组,70名女性);或3)教育与自我管理相结合(17个群组,61名女性)。对照干预措施为一次60分钟的小组教育研讨会,内容涉及记忆丧失、多重用药和骨质疏松症(17个群组,64名女性)。主要和次要结局指标:主要结局为干预后3个月个体层面自我报告的失禁改善情况。次要结局为国际尿失禁咨询问卷(ICIQ)的变化。

还评估了失禁相关知识和行为的变化。结果:泌尿系统症状改善率最高的是联合干预组(66% vs 对照组的11%,患病率差异55%,95% CI 43%-67%,组内相关系数0)。分别有30%与6%的参与者报告显著改善(患病率差异23%,95% CI 10%-36%,组内相关系数0)。为实现失禁症状的任何改善,需治疗人数为2;为达到显著改善,需治疗人数为5。与对照组相比,联合干预组在ICIQ上的调整后平均改善多2.05分(95% CI 0.87-3.24)。知识和自我报告的风险降低行为的变化与改善率相平行。

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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