改善妇科或乳腺癌女性进展恐惧的混合式电子健康干预
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦妇科或乳腺癌患者的进展恐惧（FOP）管理，覆盖解剖学 I–IV 期乳腺癌、乳腺癌混合上皮/间叶化生性癌、子宫内膜癌及女性生殖系统恶性肿瘤
基本信息
资源简介
改善妇科或乳腺癌女性进展恐惧的混合式电子健康干预
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦妇科或乳腺癌患者的进展恐惧（FOP）管理，覆盖解剖学 I–IV 期乳腺癌、乳腺癌混合上皮/间叶化生性癌、子宫内膜癌及女性生殖系统恶性肿瘤。研究采用随机两臂设计，评估混合式电子健康干预（Mindful Living Program，为期 6 周的小组课程）的可行性与可接受性，并探索其对进展恐惧、心理困扰、焦虑、元认知和正念等结局的影响，可用于肿瘤心理干预相关研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：解剖学 I 期乳腺癌 AJCC v8、解剖学 II 期乳腺癌 AJCC v8、解剖学 III 期乳腺癌 AJCC v8、解剖学 IV 期乳腺癌 AJCC v8、乳腺癌、乳腺混合上皮/间叶化生性癌、子宫内膜癌、女性生殖系统恶性肿瘤。主要目的：I. 确定一种混合式电子健康干预在管理 III 期或 IV 期妇科（GYN）或乳腺癌患者进展恐惧（FOP）方面的可行性和可接受性。次要（探索性）目的：I. 确定该干预对减少癌症进展恐惧（FOP）（主要结局）以及改善心理困扰、焦虑、元认知和正念等次要结局的效果。大纲：患者被随机分配到 2 个臂中的 1 个。ARM I：患者在 6 周内参加 Mindful Living Program，包括超过 60 分钟的小组课程
【主题与分类】
主题标签：Anatomic Stage I Breast Cancer AJCC v8、Anatomic Stage II Breast Cancer AJCC v8、Anatomic Stage III Breast Cancer AJCC v8、Anatomic Stage IV Breast Cancer AJCC v8、Breast Carcinoma、Endometrial Carcinoma、Ovarian Carcinoma、Ovarian Carcinosarcoma、Stage III Cervical Cancer AJCC v8、Stage III Vaginal Cancer AJCC v8。本站分类：肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07741968
下载信息
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07741968
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- 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
疾病条件：解剖学I期乳腺癌AJCC第8版、解剖学II期乳腺癌AJCC第8版、解剖学III期乳腺癌AJCC第8版、解剖学IV期乳腺癌AJCC第8版、乳腺癌、乳腺混合上皮/间叶化生性癌、子宫内膜癌、女性生殖系统恶性肿瘤。
主要目标：I. 确定一种混合式电子健康干预措施在管理III期或IV期妇科（GYN）癌或乳腺癌患者中对癌症进展恐惧（FOP）的可行性和可接受性。
次要（探索性）目标：I. 确定该干预措施对减轻癌症进展恐惧（FOP）（主要结局）以及改善痛苦、焦虑、元认知和正念等次要结局的效果。
试验概要：患者被随机分配至2个组中的1组。第I组：患者参加为期6周的“正念生活计划”，包括在第1、3、6周进行的每次60分钟的小组课程，以及在第2、4、5周进行的在线课程。患者还每天练习与注意力训练、抽离式正念、担忧推迟、引导意象及其他正念练习相关的技能，每次10-12分钟，每周6天。
此外，患者在第3-4周会接到15-20分钟的回访电话，并可访问视频以及一个包含日志、社区论坛和研究资源库的网站。ARM II：患者参加为期6周的Navigating Cancer项目，包括在第1、3、6周进行的每次60分钟的小组会议，以及在第2、4、5周进行的在线会议。患者在第3-4周还会接到15-20分钟的回访电话。完成研究干预后，患者在第12周接受随访。
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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