面向儿童BMT患者及照护者的新型健康信息技术系统(BMT Roadmap)
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为面向儿童血液与骨髓移植(BMT)患者及照护者的教育型健康信息技术系统BMT Roadmap

基本信息
资源简介
面向儿童BMT患者及照护者的新型健康信息技术系统(BMT Roadmap)
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为面向儿童血液与骨髓移植(BMT)患者及照护者的教育型健康信息技术系统BMT Roadmap。覆盖疾病包括Leukemia、Lymphoma与Brain Tumor。系统基于Apple iPad开发,供首次接受自体或异基因BMT的住院患者(10岁及以上)及其照护者使用,目标是评估该健康IT系统的有用性与可用性。数据可用于研究患者与照护者参与、健康信息工具可用性评估及相关预测分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:白血病、淋巴瘤、脑肿瘤。方案概要 标题:在造血细胞移植背景下,通过教育性健康信息技术系统(“BMT路线图”)促进患者与照护者参与的初步研究。目的:评估健康信息技术(IT)系统(“BMT路线图”)的实用性和可用性。该教育系统将与信息学院、健康信息学以及健康传播研究中心(CHCR)的合作者共同在Apple iPad®上开发。BMT路线图将供首次接受自体(自身)或异基因(替代供者)血液和骨髓移植(BMT)住院患者的照护者使用,也供首次接受自体或异基因BMT住院的患者(年龄10岁或以上)使用。研究者假设,父母将使用BMT路线图,从而作为其孩子的代表成为更积极的参与者。该信息系统将包含5个根据研究参与者孩子进行个性化的模块:(1)实验室检查,(2)药物,(3)已参加的临床试验,(4)医疗保健提供者(BMT医生、7 Mott护士、BMT执业护士、协调员、药师、营养师、社会工作者),以及(5)出院标准。样本量 照护者:研究者计划入组10名接受自体(自身)或异基因BMT(替代供者)的患者(0-25岁)的成年照护者;患者:10名接受自体或异基因BMT的患者(10岁或以上)。该样本量是根据密歇根大学儿科BMT项目的患者人口学特征确定的。符合资格条件的参与者人数约为每年50人。研究者计划每月入组约2名成年照护者和2名患者,预计招募时间为5个月。本研究允许同时参加其他试验。研究设计 在签署知情同意书后,参与者将获得
【主题与分类】
主题标签:Leukemia、Lymphoma、Brain Tumor。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02409121
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02409121
标准获取流程:
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:白血病、淋巴瘤、脑肿瘤。方案概要 标题:在造血细胞移植背景下,通过教育性健康信息技术系统(“BMT路线图”)促进患者与照护者参与的初步研究。目的:评估健康信息技术(IT)系统(“BMT路线图”)的实用性和可用性。该教育系统将与信息学院、健康信息学以及健康传播研究中心(CHCR)的合作者共同在Apple iPad®上开发。BMT路线图将供首次接受自体(自身)或异体(替代供者)血液和骨髓移植(BMT)住院患者的照护者以及首次接受自体或异体BMT住院的患者(年龄10岁及以上)使用。研究者假设父母将使用BMT路线图,从而代表其孩子成为更积极的参与者。
该信息系统将包含5个模块,针对研究参与者的孩子进行个性化设置:(1) 实验室检查,(2) 药物,(3) 已参加的临床试验,(4) 医疗保健提供者(BMT医生、7 Mott护士、BMT NP、协调员、药剂师、营养师、社会工作者),以及(5) 出院标准。样本量 照护者:研究者计划招募10名接受自体(自身)或异基因BMT(替代供者)患者的成年照护者(患者年龄0-25岁);患者:10名接受自体或异基因BMT的患者(年龄10岁或以上)。该样本量是根据密歇根大学儿科BMT项目的患者人口统计学特征确定的。符合资格条件的参与者人数约为每年50人。研究者计划每月招募约2名成年照护者和2名患者,预计招募时间为5个月。本研究允许同时参加其他试验。研究设计 在签署知情同意书后,参与者将获得
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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