实用结局测量开发:考量个体差异与生活质量评价时间变化[方法学研究],纽约,2013-2019
本数据集来自doi.org,属于肿瘤/膀胱癌分类,由Rapkin, Bruce于2025年发布,机构为ICPSR。研究聚焦于患者生活质量评价中的个体差异与时间变化,研究团队开发并测试了两份自编问卷:一份含74个问题的长问卷和一份含23个问题的短问卷,用于测量患者对生活质量思考方式的差异
![Development of Practical Outcome Measures to Account for Individual Differences and Temporal Changes in Quality of Life Appraisal [Methods Study], New York, 2013-2019](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/161634.jpg)
基本信息
资源简介
实用结局测量开发:考量个体差异与生活质量评价时间变化[方法学研究],纽约,2013-2019
Development of Practical Outcome Measures to Account for Individual Differences and Temporal Changes in Quality of Life Appraisal [Methods Study], New York, 2013-2019
本数据集来自doi.org,属于肿瘤/膀胱癌分类,由Rapkin, Bruce于2025年发布,机构为ICPSR。研究聚焦于患者生活质量评价中的个体差异与时间变化,研究团队开发并测试了两份自编问卷:一份含74个问题的长问卷和一份含23个问题的短问卷,用于测量患者对生活质量思考方式的差异。数据覆盖纽约2013-2019年,可用于患者报告结局测量、心理社会评估及统计建模等相关研究(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):许多研究试图了解治疗如何影响患者的生活质量。生活质量包括情绪和精力,也包括人们如何看待自己在家庭或社区中的角色以及能否履行这些角色。研究人员使用调查问卷来询问患者的生活质量。但患者可能因年龄或居住地等不同特征而对同一问题给出不同回答。有些患者可能考虑自己的工作角色,而另一些患者可能考虑家庭或社交生活。患者如何看待生活质量会影响研究人员对治疗效果的了解。在本研究中,研究团队测试了他们创建的两份调查问卷,以测量患者思考生活质量方式的差异。第一份长问卷有74个问题,第二份短问卷有23个问题。
【主题与分类】
主题标签:cancer、patient reported outcome measures、psychosocial assessment、quality of life、statistical models、statistics。本站分类:肿瘤/膀胱癌。
【获取与许可】
源站页面:https://www.icpsr.umich.edu/web/pcodr/studies/39472
下载信息
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源站:https://doi.org/10.3886/icpsr39472
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
许多研究试图了解治疗如何影响患者的生活质量。生活质量包括情绪和精力,也包括人们如何看待自己在家庭或社区中的角色,以及他们是否能够履行这些角色。研究者使用调查问卷来询问患者的生活质量。但患者可能会因不同特征(如年龄或居住地)而对同一个问题作出不同回答。有些患者可能会考虑自己的工作角色,而另一些患者可能会考虑自己的家庭或社交生活。患者如何看待生活质量,会影响研究者对治疗效果的认识。在这项研究中,研究团队测试了他们编制的两份调查问卷,以衡量患者对生活质量看法的差异。第一份长问卷有74个问题,第二份短问卷有23个问题。
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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