护士主导移动即时通讯肿瘤生育心理教育干预支持数据
该数据集为一项多阶段研究项目的支持数据，聚焦于针对年轻乳腺癌女性（YWBC）开发并试点测试由护士主导、通过移动即时通讯传递的肿瘤生育心理教育干预（OFPEI），旨在缓解生育相关担忧并改善心理社会结局
基本信息
资源简介
护士主导移动即时通讯肿瘤生育心理教育干预支持数据
Supporting data for "The development and pilot testing of a nurse-led and mobile instant messaging-delivered oncofertility psychoeducational intervention among young women with breast cancer"
该数据集为一项多阶段研究项目的支持数据，聚焦于针对年轻乳腺癌女性（YWBC）开发并试点测试由护士主导、通过移动即时通讯传递的肿瘤生育心理教育干预（OFPEI），旨在缓解生育相关担忧并改善心理社会结局。数据包含四个相互关联的组成部分，对应研究的不同阶段：一是心理测量验证数据集（N=343），用于评估肿瘤生育支持量表（OSS）的信效度；二是横断面数据集（N=402），用于考察肿瘤生育支持、未满足支持性照护需求、生育相关担忧与抑郁、焦虑及健康相关生活质量（HRQoL）等健康结局之间的关系（来源 DOI 解析，Creative Commons Attribution Non Commercial 4.0 International 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：README 文件说明该数据集支持一个多阶段研究项目，该项目聚焦于为年轻乳腺癌女性（YWBC）开发并试点测试由护士主导、通过移动即时通讯传递的肿瘤生育心理教育干预（OFPEI）。该研究的总体目标是缓解该人群的生育相关担忧并改善心理社会结局。该数据集包含四个相互关联的组成部分，对应研究的不同阶段。第一，心理测量验证数据集（N=343）用于评估肿瘤生育支持量表（OSS）的信度和效度。第二，横断面数据集（N=402）用于考察肿瘤生育支持、未满足的支持性照护需求、生育相关担忧与健康结局（包括抑郁、焦虑和健康相关生活质量（HRQoL））之间的关系。第三，
【主题与分类】
主题标签：Nursing not elsewhere classified。本站分类：肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://datahub.hku.hk/articles/dataset/Supporting_data_for_The_development_and_pilot_testing_of_a_nurse-led_and_mobile_instant_messaging-delivered_oncofertility_psychoeducational_intervention_among_young_women_with_breast_cancer_/32681466/1
使用许可：Creative Commons Attribution Non Commercial 4.0 International。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.25442/hku.32681466.v1
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
README文件说明，该数据集支持一个多阶段研究项目，该项目聚焦于为年轻乳腺癌女性（YWBC）开发并试点测试一项由护士主导、通过移动即时通讯传递的肿瘤生殖心理教育干预（OFPEI）。研究的总体目标是减轻该人群的生殖担忧并改善其心理社会结局。该数据集包含四个相互关联的组成部分，分别对应研究的不同阶段。首先，一个心理测量验证数据集（N=343）用于评估肿瘤生殖支持量表（OSS）的信度和效度。其次，一个横断面数据集（N=402）用于考察肿瘤生殖支持、未满足的支持性照护需求、生殖担忧与健康结局（包括抑郁、焦虑和健康相关生活质量（HRQoL））之间的关系。第三，一个定性数据集（N=21）包含半结构化访谈数据，探讨参与者在乳腺癌诊断后对生育相关问题的看法和生活体验。
最后，使用一项试点随机对照试验数据集（N=30）评估OFPEI的可行性、可接受性和初步有效性。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
