肛门癌治疗后患者性生活质量评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为肛门癌治疗后患者性生活质量的评估,涉及肛门癌、性健康、心理压力、HPV 与焦虑等方向

Institut du Cancer de Montpellier - Val d'AurelleInstitut du Cancer de Montpellier - Val d'Aurelle
clinicaltrials
浏览 13
基因组Anal CancerSexualityPsychologic StressHPVAnxiety
Assessment of Patients' Quality of Sexual Life After Anal Cancer Treatment

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

肛门癌治疗后患者性生活质量评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为肛门癌治疗后患者性生活质量的评估,涉及肛门癌、性健康、心理压力、HPV 与焦虑等方向。源站描述指出,性健康是整体健康与生活质量的重要组成部分,癌症后性功能改变涉及心理与生理多因素,如疾病相关焦虑、死亡恐惧、身体意象受损,以及生殖器照射带来的直接后遗症。肛门癌相对罕见,法国每年约 2200 人患病,女性占 60% 至 70%,但近 30 年欧美发病率增长明显。该数据可用于了解肛门癌治疗后性生活质量及相关心理生理影响因素的研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Anal Cancer, Sexuality, Psychologic Stress, HPV, Anxiety. 世界卫生组织于 2011 年将性健康定义为与性相关的身体、情感、心理和社会福祉状态。它是健康、福祉和生活质量不可分割的一部分,并被公认为每个人的一项权利。癌症后性功能改变会影响性反应的各个阶段。它是多因素的:心理方面(即与疾病相关的焦虑、对死亡的恐惧或身体意象受损)和生理方面(即性反应改变,部分可能与生殖器照射产生的直接后遗症有关)。肛门癌仍然相当罕见,法国每年约有 2200 人患病,以女性为主(占患者的 60% 至 70%),然而,30 年来,在欧洲和美国,其发病率一直在强劲增长,在那里它

【主题与分类】

主题标签:Anal Cancer、Sexuality、Psychologic Stress、HPV、Anxiety。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05109468

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:肛门癌、性行为、心理压力、HPV、焦虑。世界卫生组织于2011年将性健康定义为与性行为相关的身体、情感、精神和社会福祉的状态。它是健康、福祉和生活质量不可或缺的一部分,并被公认为每个人的权利。癌症后性行为的改变影响性反应的所有阶段。它是多因素的:心理因素(即与疾病相关的焦虑、对死亡的恐惧或身体形象的损害)和生理因素(即性反应的改变,部分可能与生殖器照射产生的直接后遗症有关)。肛门癌仍然相当罕见,在法国每年影响约2200人,以女性为主(占患者的60%至70%),然而,在欧洲和美国,其发病率30年来一直强劲增长,仅在过去10年中就增加了70%,男性和女性均是如此,且患者群体越来越年轻。

在超过90%的病例中,它与一种致癌病毒——人乳头瘤病毒(HPV)有关,这是感染的一种晚期后果,感染通常无症状,通过性途径传播。事实上,癌症后的性行为问题仍然很少被医生提及,他们表示缺乏相关培训。而患者方面,出于羞怯,或认为医疗团队没有时间,往往不敢向照护者提出这一问题。因此,与患者的讨论通常始终集中在肿瘤学管理上,从初次会诊到随访会诊。每次评估中期待的康复希望以及对复发的恐惧,常常掩盖了更为全局且同样重要的问题:无论是关于生活质量、后遗症,还是更进一步,性生活的质量。基于这些原因,本研究将收集提供给患者的关于该治疗对其性健康影响的信息,无论是记录在档案中的医疗信息,还是信息

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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