脑损伤后情绪与行为调节研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦获得性脑损伤、卒中、脑肿瘤康复后、脑炎、脑缺氧及脑膜炎患者。研究探索辩证行为疗法(DBT)技能训练对患者、其家庭成员及家庭系统互动的影响,采用三阶段、单中心、比较性、部分开放标签与单盲(仅语言标记)设计,并包含前瞻性个体层面与相关性二元层面(患

University Hospital, Strasbourg, FranceUniversity Hospital, Strasbourg, France
clinicaltrials
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其他Acquired Brain InjuryBrain Tumor (After Recovery)EncephalitisCerebral AnoxiaMeningitis
Regulating Emotions and Behaviors After Brain Injury

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

脑损伤后情绪与行为调节研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦获得性脑损伤、卒中、脑肿瘤康复后、脑炎、脑缺氧及脑膜炎患者。研究探索辩证行为疗法(DBT)技能训练对患者、其家庭成员及家庭系统互动的影响,采用三阶段、单中心、比较性、部分开放标签与单盲(仅语言标记)设计,并包含前瞻性个体层面与相关性二元层面(患者-家庭成员)的单案例实验研究,分析情绪-行为互动随 DBT 技能使用随时间的变化,同时探讨自由意志体验与情绪的关系(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:获得性脑损伤、卒中/脑血管意外(缺血性或出血性)、脑肿瘤(康复后)、脑炎、脑缺氧、脑膜炎。本研究将探讨辩证行为疗法(DBT)技能训练对获得性脑损伤患者、其家庭成员及其家庭系统互动的影响。->三重方法学:1. 3个阶段,单中心、比较性、部分结局指标开放标签、单盲(仅对语言标记)并设主动对照治疗;2. 前瞻性(个体层面)与相关性(二元层面:患者-家庭成员)单案例实验研究,探索情绪-行为互动随患者使用DBT技能随时间的变化。此外,将探讨自由意志体验(人类意志自由决定自身的属性)与情绪的关系。

【主题与分类】

主题标签:Acquired Brain Injury、Brain Tumor (After Recovery)、Encephalitis、Cerebral Anoxia、Meningitis。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05393492

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    • 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。

数据说明

条件:获得性脑损伤、卒中/脑血管意外(缺血性或出血性)、脑肿瘤(康复后)、脑炎、脑缺氧、脑膜炎。本研究将探讨辩证行为疗法(DBT)技能训练对获得性脑损伤患者、其家庭成员及其家庭系统互动的影响。->三重方法学:1. 3个阶段,单中心、比较性、部分结局指标为开放标签、单盲(仅对语言标记物)并设活性对照治疗 2. 前瞻性(个体层面)与相关性(二元层面:来访者—家庭成员)单案例实验研究,探讨情绪—行为互动如何随来访者使用DBT技能随时间而变化。此外,将探讨自由意志体验(人类意志自由自我决定的属性),及其与获得性脑损伤后情绪和生命意义/灵性的关系,以及DBT后该体验的变化。3.

采用解释现象学分析(IPA)对半结构化个体进行定性研究。本研究的目标是表明,DBT技能的团体训练能使获得性脑损伤(ABI)患者:(1)改善生活质量——主要目标;(2)改善自尊和情绪调节;(3)减少抑郁症状和问题行为;(4)自我决定并实现个人目标(目标达成量表),以过上值得过的人生;(5)改善应对能力和家庭功能;(7)减轻照护者负担;(8)诠释自己的人生,更多地表达情绪、不加评判、接纳生活的艰难并具有改变的动力(通过对话语中带有情绪色彩的记忆进行语言分析来测量)。

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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