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

Children's Hospital Los AngelesChildren's Hospital Los Angeles
clinicaltrials
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表格分类Leukemia
Effects of Using a Storybook, to Explain Leukemia to Children Versus the Standard Child Life Intervention, on Parental Stress.

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

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

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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

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

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