助产专业学生肌肉骨骼不适与工效学因素研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07873567

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • 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。

数据说明

条件：肌肉骨骼不适、人体工效学风险感知、保护性人体工效学行为、临床任务暴露。本横断面观察性研究将招募土耳其马尔丁·阿尔图克卢大学18岁及以上的助产专业本科生。参与者将提供电子知情同意书并完成一次在线调查。区域性肌肉骨骼不适将采用康奈尔肌肉骨骼不适问卷土耳其语版进行评估。研究者自行编制的条目将评估人体工效学风险感知和保护性人体工效学行为。具有临床实践经历的学生还将额外报告其在过去四周临床实践中对特定临床任务和体位的暴露情况。身体活动、睡眠质量和特质焦虑将分别采用国际身体活动问卷简版、匹兹堡睡眠质量指数以及状态-特质焦虑量表特质焦虑分量表进行评估。肌肉骨骼不适将在不同学年之间进行比较。

将在控制学年、体重指数、体力活动、睡眠质量和特质焦虑的情况下，考察与工效学风险感知及保护性工效学行为之间的关联。在具有临床实践经验的学生中，将探讨临床任务暴露与局部不适之间的关联。

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。