基于网络教育对HPV检测态度与信念的影响

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07620795

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：宫颈癌、HPV。宫颈癌是一个高度可预防的公共卫生问题，严重影响女性的生活质量。尽管诸如人乳头瘤病毒（HPV）检测和巴氏涂片等有效的筛查项目已广泛可用，但女性对这些早期检测服务的参与度往往仍然有限。筛查参与的主要障碍包括教育不足、信息缺乏、消极信念、心理社会或文化因素，以及对妇科检查的错误认识。为提高筛查参与率，健康干预措施不仅应注重增加知识，还应促进正确的信念和对检测的积极态度。基于网络的健康教育是克服费用、交通困难和地理限制等障碍的有效方法，能够使更多人获得医疗指导。本研究旨在评估一项专门的基于网络的教育干预对女性关于HPV检测的态度和信念的影响。该研究设计为一项采用前测和后测设计的随机对照试验。

参与者将被分配到干预组或对照组。干预组将通过专门的网络平台接受结构化健康教育，而对照组则接受常规标准随访。在应用前后，将使用特定的态度与信念量表收集数据，以衡量干预效果。

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。