催眠对持续性呼吸困难患者呼吸困难掌控感的研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07173348

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：癌症（伴或不伴转移）、间质性肺病（ILD）、慢性心力衰竭（CHF）、慢性阻塞性肺疾病（COPD）、呼吸困难。催眠目前用于减轻呼吸困难患者的焦虑。尽管焦虑的减轻与呼吸困难的减轻相关，但催眠对呼吸困难自我管理的有效性尚未得到评估。由于治疗慢性持续性呼吸困难的医疗选择有限，寻找新的、创新的方法帮助患者更有信心地管理呼吸困难应成为优先事项。一些干预措施，如肺康复、手持风扇和助行器，已被证明有效。然而，晚期疾病患者可能身体状况不佳，无法耐受肺康复等物理干预。催眠已被证明对慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者是安全的，并能减轻其焦虑。与催眠相关的风险被认为极小，因为参与者可以随时中断催眠过程，且催眠没有已知的副作用。

此外，患者还能从已被证实的焦虑减轻中获益。对患者而言，获益明显大于风险。这项前瞻性平行随机对照试验的目的是确定催眠对晚期疾病持续性呼吸困难患者呼吸困难掌控感的有效性。主要终点是三次催眠治疗后，通过慢性呼吸问卷（CRQ）的掌控感子量表测量的患者报告的呼吸困难掌控感。参与者将接受三次每次15分钟的个体催眠干预，由受过训练的催眠治疗师进行，每次治疗间隔两周。两位经验丰富的催眠治疗师专门为这项干预开发了一份指南，并将用于所有治疗环节。对照组将接受常规护理（不接受催眠）。参与者将从心脏病学、肺病学、肿瘤学、初级保健和姑息治疗的门诊咨询中招募。

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。