推进癌症与初级保健团队对复杂癌症生存者的护理协调

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06834204

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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

条件：癌症、乳腺癌早期乳腺癌（1-3期）、膀胱癌、前列腺癌（腺癌）、子宫内膜癌、高血压、高脂血症（例如，高胆固醇血症）、糖尿病。伴有心血管疾病风险因素的癌症幸存者（复杂癌症幸存者）是一个日益增长的群体，其发病率和死亡率风险显著。共享照护模式（即两名或多名不同专科的临床医生共同照护同一患者）是复杂癌症幸存者的最优照护提供模式，并已被证明在初级保健参与时能产生最佳的合并症管理效果。我们正在进行和近期研究的结果表明，管理慢性病的幸存者不应与其初级保健团队脱节。因此，必须采用基于利益相关者知情策略来解决可行性问题，以增强共享照护的转化潜力，使多个利益相关者（即癌症照护团队、患者、初级保健团队）对这一照护范式的理解保持一致，并建设基于团队的照护能力。

本研究采用面向传播、理论指导的视角，融合实施科学与照护提供概念框架——探索、规划、实施与维持（EPIS）以及癌症多团队系统（cMTS）——以理解和应对在卫生系统中实施共享照护的多层面因素。这些视角将指导Primary Care Connect（PC2）的定制与实施，PC2是一项卫生系统干预措施，旨在协调复杂癌症幸存者、医疗团队成员和卫生系统实施参与者的理解、能力与实践，以促进针对复杂癌症幸存者的共享照护提供模式的采纳。本研究采用混合III型有效性-实施设计，旨在：（1）吸纳多元的初级保健和卫生系统利益相关者参与，以定制PC2，从而最大限度地使实施策略契合卫生系统和初级保健实践情境；（2）开展一项随机对照试验（n=266名患者），以检验PC2在初级保健连接、慢性疾

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。