智能整体健康照护平台干预对癌症儿童及其父母生物-心理-社会与灵性健康的效果
本研究为台湾北部四家医学中心的多中心随机对照试验,纳入白血病(ALL和AML)或脑瘤儿童及其父母。开发家长与儿童智能全人健康照护平台,以加强家庭与医疗提供者沟通、支持身心灵社需求

基本信息
资源简介
智能整体健康照护平台干预对癌症儿童及其父母生物-心理-社会与灵性健康的效果
本研究为台湾北部四家医学中心的多中心随机对照试验,纳入白血病(ALL和AML)或脑瘤儿童及其父母。开发家长与儿童智能全人健康照护平台,以加强家庭与医疗提供者沟通、支持身心灵社需求。干预组接受平台干预,对照组接受常规照护,基线及2、5、8个月评估。父母与儿童评估疲劳、生活质量、焦虑、韧性、创伤后成长、自我效能、癌因性疲劳、生理心理、行为情绪及灵性福祉等。确定平台能否改善治疗期间亲子身心灵社健康福祉(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(包括ALL和AML)、脑肿瘤。本研究是一项多中心随机对照试验,在台湾北部的四家医疗中心开展:Tri-Service General Hospital、National Taiwan University Hospital、Taipei Veterans General Hospital和Mackay Memorial Hospital。诊断为白血病或脑肿瘤的儿童及其主要照护者(父母)将采用便利抽样法从儿科肿瘤科和血液科招募。本研究旨在开发并评估两个智能整体健康照护平台(SHHCPs):父母智能整体健康照护平台(P-SHHCP)和儿童智能整体健康照护平台(C-SHHCP)。这些平台旨在加强家庭与医疗照护提供者之间的沟通,并在整个癌症治疗期间提供满足身体、心理、社会和灵性需求的整体支持。符合条件的父母和儿童参与者将在干预前完成基线评估。被分配到干预组的参与者将接受SHHCP干预,而被分配到对照组的参与者将接受常规照护。结局指标将在四个时间点进行评估:基线(T0)、2个月(T1)、5个月(T2)和8个月(T3)。对父母,本研究将评估疲乏、生活质量、焦虑、心理韧性、创伤后成长、育儿自我效能感和灵性健康。对儿童,结局将包括癌因性疲乏、儿科生活质量、身体和心理健康、行为与情绪结局以及灵性健康。主要目的是确定与常规照护相比,P-SHHCP和C-SHHCP是否能改善父母和儿童在癌症治疗期间的身体、心理、社会和灵性健康与福祉。
【主题与分类】
主题标签:Leukemia (Both ALL and AML)、Brain Tumors。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07805096
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07805096
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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
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(包括ALL和AML)、脑肿瘤。本研究是一项多中心随机对照试验,在台湾北部的四家医疗中心开展:Tri-Service General Hospital、National Taiwan University Hospital、Taipei Veterans General Hospital和Mackay Memorial Hospital。诊断为白血病或脑肿瘤的儿童及其主要照护者(父母)将采用便利抽样法从儿科肿瘤科和血液科招募。本研究旨在开发并评估两个智能整体健康照护平台(SHHCPs):父母智能整体健康照护平台(P-SHHCP)和儿童智能整体健康照护平台(C-SHHCP)。这些平台旨在加强家庭与医疗照护提供者之间的沟通,并在整个癌症治疗期间提供满足身体、心理、社会和灵性需求的整体支持。符合条件的父母和儿童参与者将在干预前完成基线评估。被分配到干预组的参与者将接受SHHCP干预,而被分配到对照组的参与者将接受常规照护。结局指标将在四个时间点进行评估:基线(T0)、2个月(T1)、5个月(T2)和8个月(T3)。对父母,本研究将评估疲乏、生活质量、焦虑、心理韧性、创伤后成长、育儿自我效能感和灵性健康。对儿童,结局将包括癌因性疲乏、儿科生活质量、身体和心理健康、行为与情绪结局以及灵性健康。主要目的是确定与常规照护相比,P-SHHCP和C-SHHCP是否能改善父母和儿童在癌症治疗期间的身体、心理、社会和灵性健康与福祉。
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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