青少年和青年癌症幸存者的存在焦虑

各数据库的结果数与检索策略见 rtf 文件;描述中的日期为检索执行日期。源站标题关注青少年和年轻成人癌症幸存者的存在性焦虑(来源 DataONE)

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其他Cancer SurvivorsAYAAnxietyJeune adulteMedicine, Health and Life SciencesExistentielYoung adultSurvivants du cancerAnxiétéExistantialAdolescent
Existential anxiety in adolescents and young adults cancer survivors

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

青少年和青年癌症幸存者的存在焦虑

Existential anxiety in adolescents and young adults cancer survivors

该数据集包含 PubMed、Medline、Embase、All EBM Reviews、PsycINFO、CINAHL Complete 和 Web of Science 的检索策略,执行后可检索关于焦虑、生存以及患癌青少年和年轻成人的文章。各数据库的结果数与检索策略见 rtf 文件;描述中的日期为检索执行日期。源站标题关注青少年和年轻成人癌症幸存者的存在性焦虑(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含 PubMed (NLM)、Medline (Ovid)、Embase (Ovid)、All EBM Reviews (Ovid)、PsycINFO (Ovid)、CINAHL Complete (EBSCO) 和 Web of Science (Clarivate) 的检索策略。在各自数据库中执行时,这些策略可检索出涵盖焦虑、生存以及罹患癌症的青少年和年轻成人等概念的文章。每个数据库的结果数量和检索策略均在 rtf 文件中标明。本描述中注明的日期是执行检索的日期。

【主题与分类】

主题标签:Cancer Survivors、AYA、Anxiety、Jeune adulte、Medicine, Health and Life Sciences、Existentiel、Young adult、Survivants du cancer、Anxiété、Existantial。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A26b324546abac5215106ce5238705e71f0e21b2e49208f2e68924f7515e5d0c1

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256%3A26b324546abac5215106ce5238705e71f0e21b2e49208f2e68924f7515e5d0c1

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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

该数据集包含 PubMed (NLM)、Medline (Ovid)、Embase (Ovid)、All EBM Reviews (Ovid)、PsycINFO (Ovid)、CINAHL Complete (EBSCO) 和 Web of Science (Clarivate) 的检索策略。在各自数据库中执行时,这些策略可检索出涵盖焦虑、生存以及罹患癌症的青少年和年轻成人等概念的文章。每个数据库的结果数量和检索策略均在 rtf 文件中标明。本描述中注明的日期是执行检索的日期。

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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