阿片类药物滴定医嘱单或标准护理治疗癌痛患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于癌痛患者的阿片类药物滴定医嘱单与标准护理比较研究。覆盖脑与中枢神经系统肿瘤、慢性骨髓增殖性疾病、白血病、淋巴瘤、淋巴增殖性疾病、多发性骨髓瘤与浆细胞肿瘤、骨髓增生异常综合征及骨髓增生异常/骨髓增殖性肿瘤等病种

基本信息
资源简介
阿片类药物滴定医嘱单或标准护理治疗癌痛患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于癌痛患者的阿片类药物滴定医嘱单与标准护理比较研究。覆盖脑与中枢神经系统肿瘤、慢性骨髓增殖性疾病、白血病、淋巴瘤、淋巴增殖性疾病、多发性骨髓瘤与浆细胞肿瘤、骨髓增生异常综合征及骨髓增生异常/骨髓增殖性肿瘤等病种。研究目的为考察阿片类药物滴定医嘱单对疼痛结局的影响,以及对功能、情绪和生活质量等次要结局的影响。这是一项多中心研究,参与中心随机分配至两个治疗组之一,第一组为常规护理,患者在基线评估后接受约15分钟的标准化疼痛教育项目,包括向医护人员沟通疼痛、阿片类药物及副作用管理的标准书面材料,以及针对患者顾虑的个体化讨论(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脑与中枢神经系统肿瘤、慢性骨髓增殖性疾病、白血病、淋巴瘤、淋巴增殖性疾病、多发性骨髓瘤与浆细胞肿瘤、骨髓增生异常综合征、骨髓增生异常/骨髓增殖性肿瘤。目标: 考察阿片类药物滴定医嘱单对疼痛结局的影响。 考察阿片类药物滴定医嘱单对功能、情绪和生活质量等次要结局的影响。概要:这是一项多中心研究。参与中心被随机分配至2个治疗组中的1组。* 第I组(常规护理):在完成基线评估后,患者接受约15分钟的标准化疼痛教育项目。该项目包括关于向医护人员沟通疼痛、阿片类药物及副作用管理的标准书面材料,以及针对患者顾虑的个体化讨论
【主题与分类】
主题标签:Brain and Central Nervous System Tumors、Chronic Myeloproliferative Disorders、Leukemia、Lymphoma、Lymphoproliferative Disorder、Myelodysplastic Syndromes、Pain、Precancerous Condition。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00666211
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00666211
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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:脑及中枢神经系统肿瘤、慢性骨髓增殖性疾病、白血病、淋巴瘤、淋巴增殖性疾病、多发性骨髓瘤及浆细胞肿瘤、骨髓增生异常综合征、骨髓增生异常/骨髓增殖性肿瘤。目的:* 探讨阿片类药物滴定医嘱单对疼痛结局的影响。* 探讨阿片类药物滴定医嘱单对功能、情绪和生活质量等次要结局的影响。方案概述:这是一项多中心研究。参与中心被随机分配到2个治疗组中的1组。* 第I组(常规护理):完成基线评估后,患者接受约15分钟的标准化疼痛教育项目。该项目包括关于向医疗提供者传达疼痛、阿片类药物及副作用管理的标准书面材料,以及针对患者担忧的个性化讨论和关于处方阿片类药物的具体信息。患者还接受使用每日疼痛日记的指导。随后患者离开诊所,并被告知如出现疼痛或副作用问题,应(通过标准程序)联系治疗医生。
研究工作人员每周进行电话访谈,以防止患者疼痛管理实践发生变化。治疗医师继续以其常规方式管理疼痛。* 第二组(阿片类药物滴定医嘱单):在完成基线评估后,患者接受标准化疼痛教育项目,并按照第一组所述指导使用每日疼痛日记。治疗医师签署阿片类药物滴定医嘱单(OTOS),提供基线剂量和用药时间表。OTOS被传真至研究工作人员并进行核实。随后患者从诊所出院,并被告知如遇疼痛或副作用问题请联系研究护士。如果治疗医师得知任何与患者疼痛控制有关的问题,也会联系研究工作人员。研究护士与研究医师协商,根据OTOS管理疼痛,并使用常规医嘱处理阿片类药物副作用。转诊至治疗医师是
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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