使用故事书向儿童解释白血病与标准儿童医疗辅导干预对父母压力的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦白血病患儿确诊后向儿童解释病情的干预研究。研究为试点随机对照试验,对照组接受标准儿童医疗辅导,干预组在此基础上增加专为本研究设计的“Who Is Luke Eemia

基本信息
资源简介
使用故事书向儿童解释白血病与标准儿童医疗辅导干预对父母压力的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦白血病患儿确诊后向儿童解释病情的干预研究。研究为试点随机对照试验,对照组接受标准儿童医疗辅导,干预组在此基础上增加专为本研究设计的“Who Is Luke Eemia?”故事书,用于讲解白血病、癌症、化疗及脱发。数据覆盖白血病儿童心理社会支持与父母压力相关主题,可用于了解儿童医疗辅导干预设计、故事书教育工具的应用场景,以及白血病患儿家庭沟通与压力评估等研究方向(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:白血病。研究设计:这是一项试点随机对照研究。对照组将接受新诊断白血病后的标准儿童医疗辅导照护与干预。这包括与一位 primary hematology oncology inpatient certified child life specialists(CCLS)会面,讨论患者/兄弟姐妹的理解、使用的语言、家庭经历或压力源,以及披露诊断信息时的家庭目标。干预可能包括关于癌症的书籍、个性化学习故事或互动活动,以解释白血病、癌症和化疗。干预组将接受上述对照组描述的标准儿童医疗辅导照护,外加为本研究创建的“Who Is Luke Eemia?”故事书干预工具。这本故事书由 PI 设计,旨在提供关于白血病、癌症、化疗和脱发的教育。
【主题与分类】
主题标签:Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06360718
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)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06360718
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
疾病:白血病。研究设计:这是一项试点随机对照研究。对照组将接受新诊断白血病后的标准儿童医疗辅导照护与干预。这包括与一位血液肿瘤住院部认证儿童医疗辅导专家(CCLS)会面,讨论患者/兄弟姐妹的理解程度、使用的语言、家庭经历或压力源,以及家庭在告知诊断信息时的目标。干预措施可能包括关于癌症的书籍、个性化学习故事,或用于解释白血病、癌症和化疗的互动活动。干预组将接受上述对照组所述的标准儿童医疗辅导照护,并额外接受为本研究创建的“Who Is Luke Eemia?”故事书干预工具。该故事书由主要研究者(PI)设计,旨在通过儿童医疗辅导的视角提供关于白血病、癌症、化疗和脱发的教育。CCLS将介绍该故事书并讨论常见的发育考量,向父母提供如何与孩子一起使用的建议,并回答其他问题。研究程序:本研究将招募70对亲子组合。
研究团队将在患者入住住院部时对其进行筛查,识别新诊断的白血病患者。入组标准要求患者或其兄弟姐妹能说英语或西班牙语,年龄在3-16岁之间(无任何认知或发育迟缓或慢性疾病)。父母参与需要孩子同意入组。入组的父母将被随机分配到故事书组(干预组)或标准儿童医疗辅导支持组(对照组)。学龄期儿童将作为研究对象入组,尽管所有研究测量均由父母完成,包括父母对其孩子理解程度的印象。为评估故事书干预工具相对于标准儿童医疗辅导干预的效果,父母将在三个时间点完成调查问卷。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




