HPV 疫苗接种：医师提醒与推荐脚本的调查研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02551887

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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

条件：人乳头瘤病毒感染11型、人乳头瘤病毒感染16型、人乳头瘤病毒感染18型、人乳头瘤病毒感染6型、宫颈癌、生殖器疣、口咽癌。研究依据：女性和男性中人乳头瘤病毒（HPV）疫苗的接种率仍然低得令人无法接受。医疗保健提供者推荐HPV疫苗是疫苗接受度的主要驱动因素。相反，医疗保健提供者未能推荐HPV疫苗已被反复确定为未接种疫苗的主要因素。在提高HPV疫苗接种率的许多建议中，有几项专门针对医疗保健提供者。两种方法是实施基于电子健康记录的决定支持系统，以及旨在帮助医生以常规、就事论事的方式推荐HPV疫苗的干预措施，以解决与青少年父母讨论性活动时的不安。提出了一项随机、3组干预性研究。3组（在医疗保健提供者层面随机化）将是：1. 常规实践；2.

在门诊就诊期间向符合条件的男女青少年推荐HPV疫苗的自动化提醒；3. 自动化提醒加建议推荐话术。以下是研究团队为研究第三组提出的推荐话术草案：“建议接种三种疫苗，脑膜炎球菌疫苗用于预防脑膜炎，HPV疫苗用于预防癌症，Tdap疫苗用于预防破伤风。这三种疫苗均推荐在该年龄段接种”。该话术草案基于扩散理论以及学习和记忆理论。扩散理论预测，一项创新（在本例中为推荐话术）的采纳由三个核心因素预测：1. 该创新应被视为优于其旨在替代的方法（优势）；2. 该创新应被视为与既有信念和经验相一致（兼容性）；3. 该创新应被视为易于理解和实施（复杂性）。据认为，所提议的话术符合优势标准，因为它能证

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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