接纳承诺疗法改善III-IV期癌症患者及其伴侣幸福感

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于III-IV期癌症患者及其伴侣的心理社会干预研究,涉及恶性女性生殖系统肿瘤、恶性肝胆肿瘤以及III期乳腺癌、宫颈癌、结直肠癌、肺癌、前列腺癌等

Rutgers, The State University of New JerseyRutgers, The State University of New Jersey
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文本预测Malignant Hepatobiliary NeoplasmPartnerStage III Breast CancerStage III Cervical CancerStage III Colorectal CancerStage III Lung CancerStage III Prostate CancerStage III Skin MelanomaStage III Uterine Corpus CancerStage IIIA Breast CancerStage IIIA Cervical CancerStage IIIA Colorectal Cancer
Acceptance and Commitment Therapy in Improving Well-Being in Patients With Stage III-IV Cancer and Their Partners

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

接纳承诺疗法改善III-IV期癌症患者及其伴侣幸福感

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于III-IV期癌症患者及其伴侣的心理社会干预研究,涉及恶性女性生殖系统肿瘤、恶性肝胆肿瘤以及III期乳腺癌、宫颈癌、结直肠癌、肺癌、前列腺癌等。研究主要目标为检验伴侣共同接纳承诺疗法(C-ACT)的可行性与可接受性,并收集其对患者及伴侣焦虑、抑郁和生活质量影响的初步数据。干预包括每周一次、每次60-75分钟的ACT课程,共6次,并布置课后作业,研究结束后1周进行随访。数据可用于探索心理干预在肿瘤患者及伴侣中的应用效果(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:恶性女性生殖系统肿瘤、恶性肝胆肿瘤、伴侣、III期乳腺癌、III期宫颈癌、III期结直肠癌、III期肺癌、III期前列腺癌。主要目标:I. 检验伴侣接纳承诺疗法(ACT)(C-ACT)的可行性和可接受性。II. 收集C-ACT对患者和伴侣焦虑、抑郁及生活质量影响的初步数据。概要:患者及其伴侣参加为期6周、每周一次、每次60-75分钟的ACT课程。伴侣学习接纳、回避、觉察、价值观与承诺行动、正念与关系中的价值观,以及处理持续担忧和顾虑的技能。患者及其伴侣还在每次课程后完成家庭作业。研究完成后,患者及其伴侣在1周时进行随访。

【主题与分类】

主题标签:Malignant Hepatobiliary Neoplasm、Partner、Stage III Breast Cancer、Stage III Cervical Cancer、Stage III Colorectal Cancer、Stage III Lung Cancer、Stage III Prostate Cancer、Stage III Skin Melanoma、Stage III Uterine Corpus Cancer、Stage IIIA Breast Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03112668

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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

条件:女性生殖系统恶性肿瘤、肝胆恶性肿瘤、伴侣、III期乳腺癌、III期宫颈癌、III期结直肠癌、III期肺癌、III期前列腺癌。主要目标:I. 考察伴侣接纳与承诺疗法(ACT)(C-ACT)的可行性和可接受性。II. 收集C-ACT对患者及其伴侣焦虑、抑郁和生活质量影响的初步数据。方案概述:患者及其伴侣每周参加一次ACT课程,共6次,每次60-75分钟。伴侣们学习接纳、回避、觉察、价值观与承诺行动、关系中的正念与价值观,以及处理持续担忧和顾虑的技巧。患者及其伴侣还需在每次课程后完成家庭作业。研究完成后,对患者及其伴侣进行为期1周的随访。

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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