正念干预对高级别或高风险癌症儿童及年轻患者及其照护者的可行性与初步疗效研究
源站描述指出,这类患者因治疗选择有限而预后较差,且患者与父母相比常模样本承受更高压力、健康相关生活质量(HRQL)更差;儿科肿瘤心理社会照护标准强烈建议对患儿及照护者进行早期持续评估并提供干预,同时姑息干预的重要性日益受到认可

基本信息
资源简介
正念干预对高级别或高风险癌症儿童及年轻患者及其照护者的可行性与初步疗效研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦高级别或高风险癌症儿童及年轻患者及其照护者,涵盖Glioblastomas、Sarcoma、Astrocytoma、Brain Cancer、Leukemia等病种。源站描述指出,这类患者因治疗选择有限而预后较差,且患者与父母相比常模样本承受更高压力、健康相关生活质量(HRQL)更差;儿科肿瘤心理社会照护标准强烈建议对患儿及照护者进行早期持续评估并提供干预,同时姑息干预的重要性日益受到认可。数据可用于探究正念干预的可行性与初步疗效,以及压力与HRQL相关结局的预测分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:胶质母细胞瘤、肉瘤、星形细胞瘤、脑癌、白血病。背景 被诊断为高级别或高风险癌症(例如,弥漫性内生性脑桥胶质瘤、多形性胶质母细胞瘤、复发难治性白血病、难治性转移性肉瘤)的儿童和年轻成人,由于治疗选择有限,预后较差。 近期研究表明,相对于常模样本,这一患者群体及其父母经历更高的压力和更差的健康相关生活质量(HRQL)。 最近发表的儿科肿瘤心理社会护理标准强烈建议,被诊断为癌症的儿童及其照护者应接受早期和持续的健康状况评估,并获得优化功能和HRQL的干预措施。此外,人们日益认识到在疾病早期阶段进行姑息干预的重要性。 尽管有这一建议,但很少有研究探讨该人群在疾病早期阶段的支持性护理干预。 基于正念的干预(MBIs)在减轻慢性健康状况儿童和成人(包括终末期患者及其照护者)的情绪困扰和身体症状方面的可行性和有效性已获得实证支持。目标 -评估增强正念干预(EMI)在患有预后不良的高级别或高风险癌症的儿童和年轻成人(5-24岁)及其一位主要照护者中的可行性。入选标准 5-24岁的儿童和年轻成人以及一位父母或成人主要照护者 诊断为预后不良的高级别或高风险癌症 英语使用者 必须能够使用可联网的移动设备或电脑。 如果父母或儿童存在病前严重认知或精神残疾的证据,可能损害其参与能力,或者当时存在临床疾病进展的证据,则潜在参与者将被排除。
【主题与分类】
主题标签:Glioblastomas、Sarcoma、Astrocytoma、Brain Cancer、Leukemia。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03538587
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03538587
标准获取流程:
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- 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:胶质母细胞瘤、肉瘤、星形细胞瘤、脑癌、白血病。背景 * 被诊断为高级别或高风险癌症(例如,弥漫性内生性脑桥胶质瘤、多形性胶质母细胞瘤、复发难治性白血病、难治性转移性肉瘤)的儿童和年轻成人,由于治疗选择有限,预后较差。 * 近期研究表明,相对于常模样本,这一患者群体及其父母经历更高的压力和较差的健康相关生活质量(HRQL)。 * 最近发表的儿科肿瘤心理社会护理标准强烈建议,被诊断为癌症的儿童及其照护者应接受早期且持续的健康状况评估,并获得优化功能和HRQL的干预措施。此外,人们日益认识到在疾病早期阶段进行姑息干预的重要性。 * 尽管有此建议,但很少有研究探讨在疾病早期阶段对这一人群的支持性护理干预。
- 基于正念的干预措施(MBIs)在缓解慢性健康状况儿童和成人(包括终末期患者及其照护者)的情绪困扰和身体症状方面,其可行性和有效性已获得实证支持。目标——评估强化正念干预(EMI)在患有预后不良的高级别或高风险癌症的儿童和青年(5-24岁)及其一位主要照护者中的可行性。入选标准 * 5-24岁的儿童和青年以及一位父母或成年主要照护者 * 诊断为预后不良的高级别或高风险癌症 * 英语使用者 * 必须能够使用可联网的移动设备或电脑。 * 如果父母或儿童存在病前严重认知或精神残疾的证据,可能损害其参与能力,或者当时存在临床疾病进展的证据,则潜在参与者将被排除。
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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