自我效能护理模式在CyberKnife治疗肺癌患者中的效果

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07525908

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: 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
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件：肺肿瘤、焦虑。接受射波刀立体定向放射外科治疗的肺癌患者常经历显著的心理困扰，包括严重的恐惧和焦虑，以及疼痛，这些问题对其生活质量产生负面影响。本单中心、前瞻性、随机对照试验研究了基于阿尔伯特·班杜拉自我效能理论的结构化护理干预。共300例计划接受射波刀治疗的肺癌患者按1：1比例随机分配至干预组或对照组。对照组接受标准医疗和常规护理。干预组在常规护理基础上接受多组分护理模式。干预措施包括认知行为策略、心理支持、榜样鼓励、功能锻炼指导、社会支持系统强化和自我管理培训，自入院时开始并持续4周。

主要假设是，与标准护理相比，这种基于理论的方法将显著提高一般自我效能感，减轻症状负担（焦虑和疼痛），并提升整体生活质量。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。