使用IVR改善口服抗癌药依从性与症状自我管理

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02043184

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数据说明

疾病类型：前列腺肿瘤、乳腺肿瘤、结直肠肿瘤、黑色素瘤、白血病。设计与方法 本研究的一个独特之处在于，评估、提醒和症状管理策略将通过交互式语音应答系统（IVR）提供。该系统已在先前的一项试验和一项药物依从性初步研究中得到测试，并获得了患者的高度满意评价。所有患者都将完成入组（基线）、第4周、第8周和第12周的访谈，内容涉及症状严重程度、抑郁、对口服药物的信念、自我效能以及药片计数。入组访谈后，将通过计算机化程序将患者随机分配到两组之一：实验组和对照组。两组患者都将通过IVR接受为期12周的每周一次的口服抗癌药物依从性和症状严重程度评估。此外，实验组患者还将通过IVR接受为期4周的每日提醒电话。在第4周结束时，患者将可以选择将电话减少为每隔一天一次，或在第5至8周继续每日提醒。提醒电话将根据每种药物的周期进行定制。

每日提醒电话中包含一个问题，以确定是否发生了药物变更。若发生变更，则停止提醒电话和/或根据修订后的处方进行调整。实验组患者将收到邮寄的《工具包》。在每周评估电话中报告症状超过指定阈值的患者，将被转介至《工具包》以协助自我管理。对照组在最初8周内不会接到IVR提醒电话。对照组中报告难以按处方服用抗癌药物的患者，将在8周访谈后随机分配，或是在第9至12周期间接受为期4周的每日IVR提醒电话，或是继续留在对照组。被随机分配接受每日IVR提醒电话的患者将在随机分配后收到《工具包》（并且如果在每周评估电话中报告症状超过

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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