基于网络的乳腺癌女性脱发教育项目效果研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦乳腺癌化疗女性患者的化疗性脱发问题，收录一项单盲、平行组随机对照试验，比较基于网络的脱发教育项目与常规护理的效果
基本信息
资源简介
基于网络的乳腺癌女性脱发教育项目效果研究
该数据集英文名为 Effects of a Web-Based Alopecia Education Program in Women With Breast Cancer，来源于 clinicaltrials.gov，本站归类为肿瘤 / 乳腺癌，主题标签为 Breast Cancer 与 Chemotherapy-Induced Alopecia。其核心内容围绕乳腺癌化疗女性患者的化疗性脱发问题展开：化疗性脱发是乳腺癌治疗中可见且可能令人痛苦的不良反应，可能影响女性的身体意象、自尊、生活质量与心理福祉；提供及时、结构化且易于获取的信息，可能帮助女性为脱发做好准备并应对其心理社会后果。数据集收录的是一项单盲、平行组随机对照试验，将首次接受化疗的乳腺癌女性分配至基于网络的脱发教育项目或常规护理，比较两者的效果。
【数据集背景】
化疗性脱发是乳腺癌治疗过程中可见且可能带来显著困扰的不良反应，其影响不仅限于毛发脱落本身，还可能波及女性的身体意象、自尊、生活质量以及心理福祉。面对这一不良反应，及时、结构化且易于获取的信息支持被认为具有潜在价值，可以帮助女性为可能发生的脱发做好准备，并更好地管理随之而来的心理社会后果。基于这一背景，该数据集所对应的研究聚焦于乳腺癌化疗女性患者的脱发教育问题，考察基于网络的脱发教育项目相较于常规护理的效果。研究以单盲、平行组随机对照试验的方式开展，研究对象为首次接受化疗的乳腺癌女性，干预方式为基于网络的脱发教育项目，对照方式为常规护理。
【数据内容】
该数据集的主题标签为 Breast Cancer 与 Chemotherapy-Induced Alopecia，涉及的条件包括乳腺癌与化疗性脱发。其收录的研究为一项单盲、平行组随机对照试验，受试者为正在首次接受化疗的乳腺癌女性，被分配至基于网络的脱发教育项目组或常规护理组。关于教育项目的内容，源站描述提到，该项目旨在提供关于化疗性脱发的循证信息，涵盖头发与头皮可能出现的变化、准备与自我护理策略、管理外观相关顾虑的选择，以及相关应对方法。除上述方向性描述外，数据集的具体变量、指标、样本量、结局测量工具与数据记录格式等，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，本站分类为肿瘤 / 乳腺癌。其对应的研究在 design 上为单盲、平行组随机对照试验，研究场景涉及正在首次接受化疗的乳腺癌女性，干预与对照分别为基于网络的脱发教育项目和常规护理。关于数据采集的具体时间范围、采集地点、招募方式、随访安排以及数据收集的具体流程，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于关注乳腺癌化疗患者支持性照护与患者教育的研究与实践场景，尤其是围绕化疗性脱发的信息支持、准备与自我护理指导、外观相关顾虑管理以及心理社会后果应对等主题。它也可用于了解以网络为载体的教育项目在肿瘤患者症状教育与心理社会支持中的研究设计形态，即为首次接受化疗的乳腺癌女性提供结构化脱发教育并与常规护理进行比较的单盲、平行组随机对照试验。关于该数据集在其他具体研究用途上的适用性，源站未提供。
【使用方法】
该数据集对应一项单盲、平行组随机对照试验，比较基于网络的脱发教育项目与常规护理在首次接受化疗的乳腺癌女性中的效果。使用时可依据这一研究设计理解其分组逻辑与比较框架。关于数据的具体获取方式、访问权限、文件结构、变量说明、统计分析方法与复现步骤，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集来源为 clinicaltrials.gov，对应研究采用单盲、平行组随机对照试验设计，研究对象限定为首次接受化疗的乳腺癌女性，干预为基于网络的脱发教育项目，对照为常规护理。这些特征构成了理解其证据范围的基本边界。关于样本量、随机化与盲法的具体实施细节、结局指标的测量属性、随访时长、失访情况以及潜在偏倚控制等质量相关信息，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集英文名为 Effects of a Web-Based Alopecia Education Program in Women With Breast Cancer，来源站为 clinicaltrials.gov。关于引用格式、许可条款与使用限制，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07724314
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：乳腺癌、化疗引起的脱发。化疗引起的脱发是乳腺癌治疗中一种可见且可能令人痛苦的不良反应，可能影响女性的身体形象、自尊、生活质量和心理健康。提供及时、结构化且易于获取的信息，可能有助于女性为脱发做好准备并应对其心理社会后果。本研究为单盲、平行组随机对照试验。首次接受化疗的乳腺癌女性被分配至基于网络的脱发教育项目或常规护理。该教育项目旨在提供关于化疗引起的脱发的循证信息、头发和头皮的预期变化、准备和自我护理策略、管理外观相关问题的选择，以及应对脱发的情感和社交影响的方法。参与者在化疗治疗期间可通过网络访问教育内容。
本研究考察了基于网络的教育项目与常规护理相比，是否改善了身体意象、自尊、脱发相关生活质量及心理幸福感。同时，在接受了干预的参与者中，还评估了该网络项目的可用性。
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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