叙利亚移民癌症意识研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07541105

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • 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。

数据说明

条件：乳腺癌筛查、宫颈癌筛查、结直肠癌筛查、癌症预防行为。叙利亚移民因医疗保健获取受限、语言和文化障碍以及对癌症筛查缺乏了解，在获得癌症筛查服务方面面临困难。然而，目前缺乏关于公共卫生举措如何有效接触重点人群（尤其是移民）的实践指导。本研究旨在提出一项方案，用于开发基于保护动机理论（PMT）的教育干预措施和癌症保护动机量表，其依据是对移民和医疗保健专业人员关于癌症筛查观点的考察。已制定一项混合方法研究方案，以创建基于保护动机理论（PMT）的教育干预措施和癌症保护动机量表。该研究将纳入移民和医疗保健专业人员，以探讨与乳腺癌、宫颈癌和结直肠癌筛查相关的知识、态度、行为和障碍。

在定性阶段，将对30名移民和医疗专业人员进行访谈；在方法学阶段，将使用300名移民的数据来开发和验证量表及教育干预措施。在实验阶段，将以30名参与者检验干预措施的有效性。该研究预计将形成一份有效且可靠的癌症保护动机量表，以及一项具有文化敏感性、以理论为驱动的教育干预措施。这些工具将为提高移民的癌症意识和筛查行为提供指导，并应对与获取途径、语言、文化和知识相关的障碍。

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。