远程医疗-mHealth 症状群干预用于晚期癌症患者：压力中寻找中心（FOCUS）

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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07102212

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数据说明

病症：肺癌、乳腺癌、前列腺癌、多发性骨髓瘤、黑色素瘤。研究者将为农村地区医疗服务不足的晚期癌症患者，提供针对常见癌症症状群的循证干预，该干预已在试点研究中取得具有临床意义的发现。研究者将通过远程医疗-mHealth方法改善可及性，该方法基于晚期癌症患者的需求和评估反馈进行开发和优化。研究者旨在通过整合的CBT-ACT干预减轻症状严重程度和干扰。此外，研究者将检查症状变化的行为、激素和炎症机制，包括试点试验中发现的几种新型生物标志物（例如IL-12、IL-1alpha、TNFbeta）。鉴于该人群可获得的姑息治疗和心理社会护理有限，且这些症状对患者功能状态、生活质量、治疗依从性和生存的影响，一种有效、可及、简短的替代药物治疗的症状群管理方法至关重要。

本研究与NCI的目标一致，即通过远程医疗和移动应用程序增强临床试验的可及性，以更好地满足服务不足人群的生存需求，同时也符合RFA CA-22-027的目标，即测试干预措施以改善晚期癌症患者综合生存照护的提供。具体目标：目标1：评估针对晚期癌症患者常见症状群的远程医疗-移动健康症状管理干预（FOCUS）的有效性。目标2：确定FOCUS剂量对症状严重程度和干扰的影响，并考察患者地理位置及其他人口统计学特征的使用情况。目标3（探索性）：检查治疗效果的生物行为中介因素。主要目标：I. 评估针对晚期癌症患者常见症状群的远程医疗-移动健康症状管理干预（FOCUS）的有效性。II. 确定FOCUS剂量对症状严重程度和干扰的影响，并考察使用情况按

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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