使用临终对话游戏促进癌症患者参与预立医疗照护计划：2期

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06384417

标准获取流程：

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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：乳腺癌、肺癌、泌尿生殖系统癌症、结直肠癌、胃癌、胰腺癌、肝癌、头颈癌。研究者先前的研究表明，Hello游戏在普通人群中展现出成功的预立医疗照护计划（ACP）参与度，但尚未针对晚期癌症患者及其照护者的独特需求进行定制。根据晚期癌症患者的观点，通过参与ACP来明确其照护偏好是照护的重要方面。然而，只有55%的晚期癌症患者参与了ACP。这些患者具有显著的生物-心理-社会压力源，使其ACP需求有别于他人。鉴于该人群的独特需求，对旨在促进关于医疗偏好和临终问题高质量对话的成熟干预措施（如Hello游戏）进行定制，对他们而言至关重要。

对200多名参与者进行的定性访谈表明，Hello游戏为关于临终问题的敏感对话创造了安全的环境，并激发了丰富观点的分享，未报告不良事件、过度负担或负面情绪影响。尽管如此，该干预措施必须针对癌症患者，特别是晚期癌症患者及其照护者进行调整。此外，虽然存在若干有效的ACP干预措施（包括Hello），但如何最好地传播这些干预措施尚未得到严格或系统的研究。在其他正在进行和以往的研究中，研究者已证明在让来自代表性不足社区的个体参与ACP以及成功将他们纳入关于ACP的干预性研究方面均取得了成功。研究者将这些成功归功于其独特的干预实施方法，称为社区为本实施模式（CBDM）。CBDM通过利用既有的社区联系招募参与者参与ACP干预，克服了ACP的主要障碍（如医疗不信任、抵触以及对讨论临终问题的犹豫）。

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。