视频尿布皮炎护理教育对母亲知识水平与皮炎严重程度的影响:随机对照试验

本数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕一项随机对照试验,研究向初产妇提供视频尿布皮炎护理培训后,对 0-6 月龄婴儿尿布皮炎严重程度评分及母亲知识水平的影响

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视频回归Diaper DermatitisDiaper RashDiaper Dermatitis Healing
Effect of Video-Based Diaper Dermatitis Care Education on Mothers' Knowledge Level and Dermatitis Severity: A Randomized Controlled Trial

基本信息

模态
视频
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

视频尿布皮炎护理教育对母亲知识水平与皮炎严重程度的影响:随机对照试验

本数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕一项随机对照试验,研究向初产妇提供视频尿布皮炎护理培训后,对 0-6 月龄婴儿尿布皮炎严重程度评分及母亲知识水平的影响。研究采用随机对照、前后测比较的实验设计,在伊斯坦布尔安纳托利亚一侧的一所城市医院开展,该院设有儿科门诊与相关病房。数据可用于评估护理教育干预效果、分析母亲知识与皮炎严重程度的关系,以及支持儿科护理与皮肤病相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:尿布皮炎、尿布疹、尿布皮炎愈合。研究目的:本研究旨在探讨向初产妇提供视频尿布皮炎护理培训对 0-6 月龄婴儿尿布皮炎严重程度评分及母亲知识水平的影响。研究类型:本研究为随机对照、前后测比较、实验性设计,用以确定向初产妇提供视频尿布皮炎护理培训对 0-6 月龄婴儿尿布皮炎严重程度评分及母亲知识水平的影响。研究地点与时间:研究在伊斯坦布尔安纳托利亚一侧的一所城市医院进行。该医院三楼设有七个普通儿科门诊、两个儿科与感染科病房,以及两个儿科血液与肿瘤门诊。门诊服务……

【主题与分类】

主题标签:Diaper Dermatitis、Diaper Rash、Diaper Dermatitis Healing。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07205055

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    • 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

条件:尿布皮炎、尿布疹、尿布皮炎愈合。研究目的:本研究旨在探讨向初产妇提供视频尿布皮炎护理培训对0-6月龄婴儿尿布皮炎严重程度评分及母亲知识水平的影响。研究类型:本研究为随机对照、前测-后测比较、实验性设计,旨在确定向初产妇提供视频尿布皮炎护理培训对0-6月龄婴儿尿布皮炎严重程度评分及母亲知识水平的影响。研究地点和时间:研究在伊斯坦布尔安纳托利亚一侧的一所城市医院进行。该医院三楼设有七个普通儿科门诊、两个儿科与感染门诊,以及两个儿科血液肿瘤门诊。门诊楼层的服务包括实验室检查、影像学检查、健康报告、患者入院手续、健康儿童随访与检查、患病儿童随访与检查、疫苗接种随访与转诊,以及哺乳与再泌乳培训。

选择这家医院是因为它是研究者的附属机构,并且其患者群体具有多样性。研究于2025年6月至9月期间进行。研究假设 H1:对照组母亲在“母亲儿童照护知识与实践水平评估表”的前测与后测得分之间无显著差异。H2:研究组母亲在“母亲儿童照护知识与实践水平评估表”的后测得分高于前测得分。H3:研究组母亲在“母亲儿童照护知识与实践水平评估表”的后测得分高于对照组。H4:研究组婴儿在“婴儿非复杂性尿布皮炎严重程度评定量表”的最终得分低于对照组。H5:研究组婴儿在“婴儿非复

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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