女性胃肠道癌症幸存者身心性健康项目

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦女性结直肠癌与肛门癌幸存者的性健康问题。源站描述显示,研究旨在迭代优化并试点测试一种新型身心性健康干预方案,分为两个阶段:第一阶段为小型开放试点试验,第二阶段为更大规模的随机试点试验

Massachusetts General HospitalMassachusetts General Hospital
clinicaltrials
浏览 12
表格分类Colorectal Cancer (Diagnosis)Anal CancerSexual Dysfunction Female
Mind-Body Sexual Well-Being Program for Female GI Cancer Survivors

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

女性胃肠道癌症幸存者身心性健康项目

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦女性结直肠癌与肛门癌幸存者的性健康问题。源站描述显示,研究旨在迭代优化并试点测试一种新型身心性健康干预方案,分为两个阶段:第一阶段为小型开放试点试验,第二阶段为更大规模的随机试点试验。该方案基于研究者此前开发的为期6周、以小组为基础的身心性健康项目。数据可用于肿瘤康复、性功能障碍干预及身心疗法相关的分类或预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:结直肠癌(诊断)、肛门癌、女性性功能障碍。本方案的主要目标是对研究者在既往研究(DF-HCC 方案 #22-586、#24-009 和 #24-281)中开发的一种新型身心性健康干预进行迭代优化和试点测试。本方案将包括2个研究阶段,包括一个小型开放试点试验(第1阶段)和随后一个更大规模的随机试点试验(第2阶段)。本方案建立在研究者既往工作的基础上,即为结直肠癌和肛门癌女性幸存者开发一个为期6周、以小组为基础的身心性健康项目。对于第1阶段(开放试点试验),参与者在开始研究程序之前将完成电子知情同意(包括授权访问EHR中相关医疗信息的HIPAA授权)。随后参与者将被邀请

【主题与分类】

主题标签:Colorectal Cancer (Diagnosis)、Anal Cancer、Sexual Dysfunction Female。本站分类:肿瘤/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07795801

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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

疾病:结直肠癌(诊断)、肛门癌、女性性功能障碍。本方案的主要目标是对研究者在既往研究(DF-HCC方案#22-586、#24-009和#24-281)中开发的一种新型身心性健康干预措施进行迭代优化和试点测试。本方案将包括2个研究阶段,包括一个小型开放性试点试验(第1阶段)和随后一个更大规模的随机试点试验(第2阶段)。本方案建立在研究者既往工作的基础上,旨在为结直肠癌和肛门癌女性幸存者开发一个为期6周、基于团体的身心性健康项目。对于第1阶段(开放性试点试验),参与者在研究程序开始前将完成电子知情同意(包括授权访问EHR中相关医疗信息的HIPAA授权)。随后,参与者将被邀请参加约6周的团体课程,每次持续约90分钟,内容包括与幸存者性健康相关的身心医学和补充医学资源。

为帮助研究者进一步完善性健康项目,以推进下一阶段研究,研究者将通过REDCap要求参与者在基线时及完成6次课程项目后填写简短(约30分钟)的调查量表组合,包括对干预可行性和可接受性的评估以及相关心理社会结局。对于第2阶段(随机试点试验),参与者将在研究程序开始前完成电子知情同意(包括HIPAA授权,以获取EHR中的相关医疗信息)。随后,参与者将被随机分组(身心干预组 vs. 强化常规护理对照组(EUCC))。随机分配至EUCC的参与者将不会接受身心小组干预的任何组成部分。作为该条件的一部分,参与者将接受MGH患者当前的常规护理,并额外获得一份标准资源表。

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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