KEYS to Succeed:儿童及青少年癌症生存者认知与学业干预项目
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童脑肿瘤生存者。接受颅脑脊髓放疗的患儿常出现学习问题,尤其在数学与工作记忆方面

基本信息
资源简介
KEYS to Succeed:儿童及青少年癌症生存者认知与学业干预项目
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童脑肿瘤生存者。接受颅脑脊髓放疗的患儿常出现学习问题,尤其在数学与工作记忆方面。工作记忆被视为“心理工作空间”,用于保持并加工相关信息,对数学解题步骤的维持与执行至关重要。本研究将考察学校联络支持与家庭父母辅导能否帮助已接受颅脑脊髓放疗并回归社区学校的患儿应对学业困难。项目拟纳入四十五名患者,首先为所有患者提供心理学联络服务,以连接医院与社区资源并提供相关信息(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:儿童脑肿瘤。接受颅脊髓放疗的儿童脑肿瘤幸存者存在学习问题,尤其是在数学和工作记忆方面。工作记忆通常被描述为一种“心理工作空间”,在其中保持并处理相关信息。工作记忆在数学中很重要,用于在头脑中保持相关信息并执行解决问题所需的步骤。本研究将检验学校联络支持和以家庭为基础的家长辅导是否能够帮助那些接受过颅脊髓放疗并已返回社区学校的儿童脑肿瘤幸存者解决学业困难。45名患者将参与该项目。首先,所有患者都将接受心理联络服务,以将医院资源与社区资源联系起来,从而提供有关儿童癌症对学习影响的信息,并促进适当辅助技术和补救方案的实施。随后,患者将在12周期间参与两种辅导项目中的一种。一组患者将参与一个针对工作记忆的项目,目的是间接帮助数学技能。该项目将通过互联网提供。另一组患者将参与一个使用练习册直接帮助提高数学技能的项目。将使用每周电话通话来支持家长实施该项目。患者将在每个辅导项目之前、紧接着之后以及六个月后接受测试,以评估数学和工作记忆能力的增长。这两种干预项目将与仅接受联络服务的等待名单对照组进行比较(包括在12周内通过每周电话通话提供的学业支持)。本研究的结果将提供证据,说明哪种干预类型最有效地帮助儿童脑肿瘤幸存者i
【主题与分类】
主题标签:Childhood Brain Tumor。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02573441
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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
疾病:儿童脑肿瘤。接受颅脊髓放疗的儿童脑肿瘤幸存者存在学习问题,尤其是在数学和工作记忆方面。工作记忆通常被描述为一种“心理工作空间”,在此空间中,相关信息被保持于意识中并进行处理。在数学中,工作记忆对于保持相关信息并执行解决问题所必需的步骤至关重要。本研究将探讨学校联络支持和家庭为基础的家长辅导是否有助于解决已接受颅脊髓放疗并返回社区学校的儿童脑肿瘤幸存者的学业困难。将有45名患者参与该项目。首先,所有患者都将接受心理学联络服务,以将医院资源与社区资源相连接,从而提供有关儿童癌症对学习影响的信息,并促进适当辅助技术和补救方案的实施。随后,患者将在12周期间参与两种辅导项目中的一种。
一组患者将参加一个旨在改善工作记忆的项目,目的是间接帮助提高数学技能。该项目将通过互联网进行。另一组患者将参加一个使用练习册直接帮助提高数学技能的项目。将每周通过电话支持家长实施该项目。患者将在每个辅导项目之前、之后立即以及六个月后接受测试,以评估数学和工作记忆能力的增长。这两种干预项目将与仅接受联络服务(包括在12周内通过每周电话提供学业支持)的等待名单对照组进行比较。本研究的结果将为哪种干预类型对帮助儿童脑肿瘤幸存者最有效提供证据。
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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