肿瘤社会美学医疗服务评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肿瘤患者接受社会美学护理的医疗服务评估,覆盖结肠癌、肺癌、乳腺癌、前列腺癌、癌痛及焦虑抑郁等人群

Centre Hospitalier de ValenceCentre Hospitalier de Valence
clinicaltrials
浏览 2
文本分类Cancer of ColonCancer, LungCancer, BreastCancer ProstateCancer PainAnxiety Depression
Evaluation of the Medical Service by Socio-aesthetics in Oncology

基本信息

模态
文本
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

肿瘤社会美学医疗服务评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肿瘤患者接受社会美学护理的医疗服务评估,覆盖结肠癌、肺癌、乳腺癌、前列腺癌、癌痛及焦虑抑郁等人群。源站描述显示,这是一项随机、对照、多中心、开放标签的干预研究,计划纳入400例接受化疗的乳腺癌、前列腺癌、结肠癌和肺癌患者,按1:1随机分为两组:A组在连续4次化疗期间接受由合格社会美学人员实施的4次健康护理并使用指定皮肤化妆品,B组仅使用相同皮肤化妆品。该数据可用于肿瘤支持治疗、社会美学干预及患者报告结局相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:结肠癌、癌症、肺癌、癌症、乳腺癌、癌症、前列腺癌、癌痛、焦虑抑郁。社会美学护理是在因身体、心理和/或社会打击而虚弱的人群中提供适当的美容护理。这种健康护理的评估尚不完善,来自随机对照试验的数据很少。RCT-STudy是一项随机、对照、多中心、开放标签的干预研究,将在400例接受化疗的乳腺癌、前列腺癌、结肠癌和肺癌患者中进行。患者将按1:1比例随机分配到研究的两组之一: A组将在连续4次化疗给药期间,接受由合格社会美学人员实施的4次健康护理,并使用指定的皮肤化妆品。 B组(对照组)将使用相同的皮肤化妆品。

【主题与分类】

主题标签:Cancer of Colon、Cancer, Lung、Cancer, Breast、Cancer Prostate、Cancer Pain、Anxiety Depression。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06035731

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06035731

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • 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

疾病:结肠癌、癌症、肺癌、癌症、乳腺癌、癌症、前列腺癌、癌痛、焦虑抑郁。社会美学护理是指在因身体、心理和/或社会因素而变得虚弱的人群中提供适当的美容护理。这种健康护理的评估尚不完善,来自随机对照试验的数据很少。RCT-STudy是一项随机、对照、多中心、开放标签的干预性研究,将在400名接受化疗的乳腺癌、前列腺癌、结肠癌和肺癌患者中进行。患者将按1:1的比例随机分配到研究的两组之一:* A组将在连续4次化疗给药期间,接受由合格的社会美学人员实施的4次健康护理,并使用指定的皮肤化妆品。

  • B组(对照组)将在连续4次化疗给药期间,自行使用相同的皮肤美容产品(自我护理),不进行社会美学干预。12项评估将在第2次化疗疗程与第5次化疗疗程之间进行:
  • 疼痛采用EVA评估
  • 焦虑采用HADS评估
  • 社会美学护理的影响,采用以患者为中心问卷(PCQ)评估(0-110)
    数据将使用e-CRF记录。患者将在3年内招募,并随访3个月。
    假设:与自行使用皮肤美容产品相比,社会美学护理疗程可显著改善生活质量,并减轻疼痛和焦虑。

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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