Glioblastoma与Head and Neck Cancer的心理与精神特征数据集

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Glioblastoma与Head and Neck Cancer患者,覆盖约30%癌症患者可能出现的心理病理障碍,包括情绪障碍、焦虑、抑郁、适应障碍及自杀意念,并涉及混合抑郁、孤独感、士气低落与心理韧性等保护因素

Fondazione Policlinico Universitario Agostino Gemelli IRCCSFondazione Policlinico Universitario Agostino Gemelli IRCCS
clinicaltrials
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其他GlioblastomaHead and Neck Cancer
Psychological and Psychiatric prOfile in Glioblastoma and Head and Neck Cancer

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

Glioblastoma与Head and Neck Cancer的心理与精神特征数据集

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Glioblastoma与Head and Neck Cancer患者,覆盖约30%癌症患者可能出现的心理病理障碍,包括情绪障碍、焦虑、抑郁、适应障碍及自杀意念,并涉及混合抑郁、孤独感、士气低落与心理韧性等保护因素。数据可用于分析这两类预后差、治疗毒性强的肿瘤患者心理与精神共病特征,支持相关预测或分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Glioblastoma、Head and Neck Cancer。约30%的癌症患者可能经历心理病理障碍。癌症患者中最常见的心理病理障碍是情绪障碍、焦虑、抑郁、适应障碍和自杀意念。在抑郁障碍中,混合抑郁同时存在抑郁和躁狂极性的症状,与更高的慢性化水平、功能损害和自杀倾向相关。这些障碍还可能因孤独感和士气低落而加重。Head and Neck Cancer(H&N-C)和Glioblastoma multiforme(GBM)患者具有较高的心理乃至精神共病,可能归因于这些癌症的严重性、不良预后和严酷的治疗毒性。心理病理学最重要的保护因素是心理韧性,即“the cap

【主题与分类】

主题标签:Glioblastoma、Head and Neck Cancer。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06385132

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    • 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。

数据说明

疾病:胶质母细胞瘤、头颈癌。约30%的癌症患者可能出现精神病理障碍。癌症患者中最常见的精神病理障碍为心境障碍、焦虑、抑郁、适应障碍及自杀意念。在抑郁障碍中,混合性抑郁(同时存在抑郁与躁狂两极症状)与更高的慢性化程度、功能损害及自杀风险相关。孤独感和沮丧感也可加重这些障碍。头颈癌(H&N-C)和多形性胶质母细胞瘤(GBM)患者具有较高的心理乃至精神共病,可能归因于这类癌症的严重性、不良预后及严苛的治疗毒性。精神病理最重要的保护因素是心理韧性,即“个体在面对生活逆境(如GBM或H&N-C诊断)时保护自身及其心理健康的能力”。心理韧性受情感气质影响,后者指与环境刺激的行为和情绪反应性相关的基本人格特质。

据认为,这一特征由生物学决定,并在整个生命过程中相对稳定。迄今为止,文献尚未阐明心理韧性和气质在介导癌症患者心理特征方面的作用。此外,目前文献中缺乏对这些患者在治疗旅程中如此关键和 pivotal 时刻的心理和精神特征的广泛分析。本研究旨在评估受GBM和H&N-C影响患者的整体心理和精神特征,以及放疗疗程中随时间可能出现的波动。开展早期且准确的心理病理问题筛查,将有机会避免可能加重患者依从性、导致自杀风险和增加住院的因素。所获得的结果将用于pl

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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