PACK健康支持项目对乳腺癌患者报告结局的影响

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦PACK健康支持项目对乳腺癌患者报告结局的影响。主要目标为评估eHealth教练项目对女性乳腺癌患者自报整体健康状况的影响,采用NIH PROMIS Global Health Scale v1.2测量;次要目标包括以MDASI-Br评估症状体验

M.D. Anderson Cancer CenterM.D. Anderson Cancer Center
clinicaltrials
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文本预测Breast CarcinomaBreast Ductal Carcinoma In SituInvasive Breast CarcinomaRecurrent Breast Carcinoma
Effect of PACK Health Support Program on Patient Reported Outcomes in Patients With Breast Cancer

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

PACK健康支持项目对乳腺癌患者报告结局的影响

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦PACK健康支持项目对乳腺癌患者报告结局的影响。覆盖Breast Carcinoma、Breast Ductal Carcinoma In Situ、Invasive Breast Carcinoma、Recurrent Breast Carcinoma等乳腺癌相关病症。主要目标为评估eHealth教练项目对女性乳腺癌患者自报整体健康状况的影响,采用NIH PROMIS Global Health Scale v1.2测量;次要目标包括以MDASI-Br评估症状体验,以及用PROMIS Global Health Scale v1.2子量表评估身心健康。可用于分析eHealth干。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Breast Carcinoma、Breast Ductal Carcinoma In Situ、Invasive Breast Carcinoma、Recurrent Breast Carcinoma。主要目标:I. 评估eHealth教练项目对女性乳腺癌患者自报整体健康状况的影响,采用美国国立卫生研究院(NIH)患者报告结局测量信息系统(PROMIS)整体健康量表版本(v.)1.2进行测量。次要目标:I. 评估eHealth教练项目对女性乳腺癌患者症状体验的影响,采用MD Anderson症状量表-乳腺(MDASI-Br)进行测量。II. 评估eHealth教练项目对确诊乳腺癌女性身体和心理健康的影响,采用PROMIS整体健康量表v1.2的子量表进行测量。III. 评估eHealth教练项目对症状体验的影响

【主题与分类】

主题标签:Breast Carcinoma、Breast Ductal Carcinoma In Situ、Invasive Breast Carcinoma、Recurrent Breast Carcinoma。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04022772

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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:乳腺癌、乳腺导管原位癌、浸润性乳腺癌、复发性乳腺癌。主要目的:I. 评估电子健康辅导项目对乳腺癌女性自我报告的整体健康状况的影响,该状况通过美国国立卫生研究院(NIH)患者报告结局测量信息系统(PROMIS)整体健康量表版本(v.)1.2进行测量。次要目的:I. 评估电子健康辅导项目对乳腺癌女性症状体验的影响,该体验通过MD安德森症状量表-乳腺(MDASI-Br)进行测量。II. 评估电子健康辅导项目对被诊断为乳腺癌的女性身心健康的影晌,该健康通过PROMIS整体健康量表v 1.2的子量表进行测量。III. 通过以下方面评估电子健康辅导项目对女性症状体验和整体健康结果的影响:IIIa. 疾病分期。IIIb. 积极治疗类型(即手术、放疗、化疗、激素治疗、免疫治疗或这些方法的组合)。IIIc. 自诊断以来的时间。IV.

评估一项电子健康辅导项目对在门诊接受治疗的患者急诊就诊和住院频率的影响。五、评估财务毒性(以财务毒性消费者评分(COST)衡量)与生活质量(以乳腺癌生活质量功能评估(FACT-B)衡量)之间的关系。大纲:患者被随机分为2组。第一组:患者参与PACK健康项目,包括在3个月内通过短信、电话和电子邮件与指定的健康教练每周联系。3个月后,患者在额外3个月内继续至少每月一次由健康教练联系。第二组:患者在6个月内接受标准护理支持服务。

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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