改善晚期癌症患者照护目标讨论
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦晚期癌症患者中关于预后、照护目标（GoC）与临终偏好的沟通问题。覆盖 Primary Stage IV 肝胆、食管、结直肠癌、Glioblastoma、胃癌、胰腺癌、黑色素瘤及头颈癌等病种，并涉及 Stage III、Stage IV、肺癌与胰
基本信息
资源简介
改善晚期癌症患者照护目标讨论
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦晚期癌症患者中关于预后、照护目标（GoC）与临终偏好的沟通问题。覆盖 Primary Stage IV 肝胆、食管、结直肠癌、Glioblastoma、胃癌、胰腺癌、黑色素瘤及头颈癌等病种，并涉及 Stage III、Stage IV、肺癌与胰腺癌标签。数据可用于研究晚期癌症患者照护目标讨论的发生率、时机与实施者，以及沟通干预对生活质量和住院、ICU 入住率的影响（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：原发性 IV 期肝胆癌、食管癌、结直肠癌、Glioblastoma、胃癌、胰腺癌、黑色素瘤、头颈癌。在晚期癌症患者中，关于预后、照护目标（GoC）和临终偏好的讨论可改善患者生活质量，并降低住院和 ICU 入住率。然而，尽管几乎所有患者都希望获得信息——无论好坏，却很少有患者知道其化疗不会治愈疾病。目前，37% 的晚期癌症患者进行了澄清 GoC 的讨论，而当他们进行讨论时，往往是在生命的最后 2 个月，此时症状无法控制，肿瘤科医生也没有其他治疗可提供。这些讨论通常不会与患者本人的肿瘤科医生进行。当前教授肿瘤科医生此类技能的努力不切实际，需要他们花费大量时间离开
【主题与分类】
主题标签：Primary Stage IV Hepatobiliary、Esophageal、Colorectal Cancer、Glioblastoma、Cancer of Stomach、Cancer of Pancreas、Melanoma、Head or Neck Cancer、Stage III、Stage IV。本站分类：肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02374255
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02374255
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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
条件：原发性IV期肝胆癌、食管癌、结直肠癌、胶质母细胞瘤、胃癌、胰腺癌、黑色素瘤、头颈癌。在晚期癌症患者中，关于预后、治疗目标（GoC）及临终偏好的讨论能够提升患者的生活质量，并降低住院和ICU入住率。然而，尽管几乎所有患者都希望获得信息——无论好坏——却鲜有人知他们的化疗无法治愈疾病。目前，仅有37%的晚期癌症患者进行了明确治疗目标的讨论，且这些讨论往往发生在生命的最后两个月，此时症状已难以控制，肿瘤科医生也已无其他治疗方案可提供。这些讨论通常并非与患者的个人肿瘤科医生进行。当前旨在教授肿瘤科医生此类技能的努力并不切实际，需要他们离开诊所大量时间，且未考虑到工作压力。
本研究的目标是通过培训肿瘤内科医生开展并改进晚期癌症患者的治疗目标（GoC）讨论，并评估其对患者满意度、按偏好接受照护、激进照护利用以及肿瘤科医生沟通技能的影响。研究者将招募280名患者，其中一半来自干预组医生，另一半来自对照组医生。研究者将随机选取肿瘤科医生进行培训，使其能够开展GoC讨论。患者将在基线时（即其GoC就诊后数日内）以及6个月时接受调查。肿瘤科医生将在基线时以及培训完成后接受录音，以评估其开展GoC讨论的实践和技能。主要结局包括患者报告的GoC讨论开展情况及满意度。次要结局包括肿瘤科医生的沟通技能、在门诊环境中开展GoC的可行性、按偏好接受照护、临终关怀的使用、生命最后30天内的化疗或ICU使用情况。
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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