姑息治疗干预改善II-IV期非小细胞肺癌患者及其家庭照护者症状控制与生活质量
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于II-IV期非小细胞肺癌患者及其家庭照护者,属于肿瘤/肺癌领域

基本信息
资源简介
姑息治疗干预改善II-IV期非小细胞肺癌患者及其家庭照护者症状控制与生活质量
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于II-IV期非小细胞肺癌患者及其家庭照护者,属于肿瘤/肺癌领域。数据围绕一项姑息治疗干预(PCI)研究,该干预曾在NCI资助的P01项目中验证,现拟推广至其他肿瘤诊疗环境。研究旨在评估PCI对患者症状控制、生活质量(QOL)和痛苦的影响,以及对家庭照护者负担、痛苦、技能准备和QOL的影响,并考察患者资源利用情况。数据可用于分析姑息治疗干预效果、预测患者与照护者结局,以及比较干预组与常规护理组的差异(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:照护者、癌症及其治疗的心理影响、复发性非小细胞肺癌、IIA期非小细胞肺癌、IIB期非小细胞肺癌、IIIA期非小细胞肺癌、IIIB期非小细胞肺癌、IV期非小细胞肺癌。主要目标:I. 调整一种在国家癌症研究所(NCI)资助的项目项目(P01)中测试过的姑息治疗干预(PCI),以便向其他肿瘤诊疗环境推广。II. 确定PCI与常规护理组相比对患者结局的影响,包括症状控制、生活质量(QOL)和痛苦。III. 确定PCI与常规护理组相比对家庭照护者(FCG)结局的影响,包括照护者负担、照护者痛苦、技能准备和QOL。IV. 测试PCI对患者资源利用的影响,与
【主题与分类】
主题标签:Caregiver、Recurrent Non-small Cell Lung Cancer、Stage IIA Non-small Cell Lung Cancer、Stage IIB Non-small Cell Lung Cancer、Stage IIIA Non-small Cell Lung Cancer、Stage IIIB Non-small Cell Lung Cancer、Stage IV Non-small Cell Lung Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02243748
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02243748
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:照护者、癌症及其治疗的心理影响、复发性非小细胞肺癌、IIA期非小细胞肺癌、IIB期非小细胞肺癌、IIIA期非小细胞肺癌、IIIB期非小细胞肺癌、IV期非小细胞肺癌。主要目标:I. 将一项由国家癌症研究所(NCI)资助的项目(P01)中测试的姑息治疗干预(PCI)进行适应性调整,以便向其他肿瘤学环境推广。II. 确定PCI对患者结局的影响,包括症状控制、生活质量(QOL)和痛苦程度,与常规护理组相比。III. 确定PCI对家庭照护者(FCG)结局的影响,包括照护者负担、照护者痛苦、技能准备和QOL,与常规护理组相比。IV. 测试PCI对患者资源利用的影响,与常规护理组相比。概述:参与者按顺序入组至2个阶段中的1个。阶段I:参与者接受常规护理。
此阶段将有助于确定各研究中心的常规照护模式,并提供系统使用情况的审核,同时完成第二阶段教育材料的定稿。第二阶段:参与者接受个体化姑息照护,包括为每位患者和家庭照护者(FCG)设计的定制教育课程,这些课程根据第一阶段观察到的模式进行了调整。第一次患者教育课程将涵盖身体和心理领域,第二次将涵盖社会和精神领域。这些课程将在入组后2周内完成。第三次教育课程仅与FCG进行,让FCG有机会讨论他们的观点并关注其需求。患者将被要求确定他们希望纳入的主题以及哪些(如有)应予以省略,从而根据患者的需求和偏好对内容进行定制。两组参与者均随访3个月。
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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