照护者为接受癌症治疗的年轻患者提供按摩治疗以改善生活质量
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肿瘤与白血病领域,收录照护者为正在接受癌症治疗的年轻患者提供按摩治疗以改善生活质量的相关研究信息

基本信息
资源简介
照护者为接受癌症治疗的年轻患者提供按摩治疗以改善生活质量
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肿瘤与白血病领域,收录照护者为正在接受癌症治疗的年轻患者提供按摩治疗以改善生活质量的相关研究信息。覆盖病种包括加速期慢性髓性白血病、急性未分化白血病、血管免疫母细胞性T细胞淋巴瘤、BCR-ABL1阴性非典型慢性髓性白血病、急变期慢性髓性白血病、伯基特淋巴瘤、缓解期儿童急性淋巴细胞白血病及缓解期儿童急性髓系白血病。研究目标涉及评估按摩干预在儿童癌症患者及其主要照护者中的可行性与可接受性、照护者短期定向按摩培训方案的可行性、招募与干预依从性及全程完成研究的障碍,以及按摩干预在减轻照护者与患儿心理困扰方面的初步效果(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:加速期慢性髓性白血病、急性未分化白血病、血管免疫母细胞性T细胞淋巴瘤、BCR-ABL1阴性非典型慢性髓性白血病、急变期慢性髓性白血病、伯基特淋巴瘤、缓解期儿童急性淋巴细胞白血病、缓解期儿童急性髓系白血病。主要目标:I. 确定对儿童癌症患者及其主要照护者实施按摩干预的可行性与可接受性。II. 调查对caregivers实施简短定向按摩培训方案的可行性。III. 识别已同意家庭在招募、干预依从性和完整研究完成方面的障碍。IV. 评估按摩干预在减轻照护者和儿童心理困扰(焦虑、抑郁、育儿压力)方面的初步有效性。
【主题与分类】
主题标签:Acute Undifferentiated Leukemia、Angioimmunoblastic T-cell Lymphoma、Burkitt Lymphoma、Childhood Chronic Myelogenous Leukemia、Childhood Diffuse Large Cell Lymphoma、Childhood Myelodysplastic Syndromes、Chronic Eosinophilic Leukemia、Chronic Myelomonocytic Leukemia、Chronic Neutrophilic Leukemia、Contiguous Stage II Mantle Cell Lymphoma。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01053494
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01053494
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:加速期慢性粒细胞白血病、急性未分化白血病、血管免疫母细胞性T细胞淋巴瘤、非典型慢性髓系白血病、BCR-ABL1阴性、急变期慢性粒细胞白血病、伯基特淋巴瘤、儿童急性淋巴细胞白血病缓解期、儿童急性髓系白血病缓解期。主要目标:I. 确定对儿童癌症患者及其主要照护者实施按摩干预的可行性和可接受性。II. 探讨对看护者实施简短针对性按摩训练方案的可行性。III. 明确已签署知情同意书的家庭在招募、干预依从性和完成整个研究方面的障碍。IV. 评估按摩干预在减轻看护者和儿童心理困扰(焦虑、抑郁、育儿压力)及促进儿童健康相关生活质量方面的初步有效性。V. 比较两个干预组(TOUCH:仅儿童按摩;TOUCH+:看护者按摩加儿童按摩)之间以及各干预组与等待名单对照组之间的结局数据。VI.
利用试点数据,为一项充分检验效力的随机对照试验制定具有情境特异性和针对性的资助申请,该试验旨在评估照护者对接受癌症治疗的儿童进行按摩的疗效。次要目标:I. 探究照护者-儿童二元组中自我报告的心理社会功能从基线到干预后的相互变化。II. 评估按摩干预对照护者和儿童应激生物标志物(皮质醇)水平的影响,并评估皮质醇水平与自我报告心理社会功能的关联。概要:患者及其照护者被随机分配到3个治疗组中的1组。第I组(等待名单对照组):患者和照护者接受标准治疗,并在8周后获得按摩干预。第II组(触摸):照护者在第0周接受一次60分钟的简单按摩技术培训,包括“按摩工具包”,其中包含瑞典式按摩和触发点疗法按摩,并在第
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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