急性姑息治疗患者尊严、心理健康与生活质量的支持干预研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦急性姑息治疗患者,覆盖乳腺癌、胶质母细胞瘤、前列腺癌等生命受限重疾人群

University Hospital, Basel, SwitzerlandUniversity Hospital, Basel, Switzerland
clinicaltrials
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其他Life-limiting IllnessBreast CancerGlioblastomaProstate Cancer
Therapeutic Support to Strengthen Dignity, Mental Well-being and Quality of Life in Acute Palliative Care Patients.

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

急性姑息治疗患者尊严、心理健康与生活质量的支持干预研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦急性姑息治疗患者,覆盖乳腺癌、胶质母细胞瘤、前列腺癌等生命受限重疾人群。源站描述指出,此类患者常经历显著的情绪与精神痛苦、死亡焦虑、抑郁症状及尊严感与生活目标感丧失,而个体对尊严与心理支持的需求存在差异,因此需要个性化干预。研究者基于理论框架、现有尊严与意义干预及国际专家研讨,开发了包含 CALM Therapy、Dignity Therapy 和正念干预三个模块的个性化组合干预。该数据可用于姑息治疗心理支持相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:生命受限疾病、乳腺癌、胶质母细胞瘤、前列腺癌。患有生命受限严重疾病的患者通常经历显著的情绪与精神痛苦、死亡焦虑、抑郁症状以及尊严感和生活目标感的丧失。培育尊严与意义感并缓解心理痛苦已被确定为临终关怀的核心目标。然而,个体在临终阶段对尊严和心理支持的需求可能各不相同。因此,需要个性化的方法。基于理论框架、现有的尊严培育与意义干预,以及与姑息治疗领域国际专家的研讨会,研究者开发了一种个性化模块化干预,由三个模块组成,包括 CALM Therapy、Dignity Therapy 和一项正念干预。

【主题与分类】

主题标签:Life-limiting Illness、Breast Cancer、Glioblastoma、Prostate Cancer。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06549075

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    • 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:限制生命的疾病、乳腺癌、胶质母细胞瘤、前列腺癌。患有限制生命的严重疾病的患者通常经历显著的情感和精神痛苦、死亡焦虑、抑郁症状以及尊严和生活目标的丧失。促进尊严和意义感以及缓解心理痛苦已被确定为临终关怀的核心目标。然而,个体在临终时对尊严和心理支持的需求可能各不相同。因此,需要采取个性化的方法。基于理论框架和现有的促进尊严及基于意义的干预措施,以及与姑息治疗领域国际专家的研讨会,研究者开发了一种个性化模块化干预,由三个模块组成,包括CALM治疗、尊严治疗和基于正念的干预。本研究的总体目的是在瑞士急性姑息治疗医院的专科姑息治疗服务对照下,检验所设计的个性化模块化干预的疗效。

患者被随机分配至接受标准专科姑息治疗咨询(SSPC)联合模块化干预,或仅接受标准姑息治疗咨询服务。在干预组中,参与者可根据个人偏好及姑息治疗团队的建议(基于评估)从三个模块中选择一个。所有三种干预均包含两次结构化会谈。对照组将仅接受SSPC。根据需求,标准专科姑息治疗将包括症状控制支持、共享决策/预先护理规划、网络规划及家属支持。SSPC由专业跨学科姑息治疗服务团队执行,包括医生和高级执业护士,并持有国家专科姑息治疗标准认证。其他专业人员根据需求参与。患者按要求至少每周探视两次。患者将被要求填写

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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