中国儿科患者EQ-5D-Y-3L与EQ-5D-Y-5L验证研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦中国儿科患者健康相关生活质量测量工具EQ-5D-Y-3L与EQ-5D-Y-5L的验证研究

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文本Quality of Life (QOL)Pneumonia ChildhoodNeuroblastoma (NB)Wilms TumourImmune Thrombocytopenic Purpura ( ITP )
Validation of the EQ-5D-Y-3L and EQ-5D-Y-5L for Paediatric Patients in China

基本信息

模态
文本
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

中国儿科患者EQ-5D-Y-3L与EQ-5D-Y-5L验证研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦中国儿科患者健康相关生活质量测量工具EQ-5D-Y-3L与EQ-5D-Y-5L的验证研究。覆盖肺炎、神经母细胞瘤、Wilms瘤、免疫性血小板减少性紫癜等疾病人群,涉及自填、访谈员施测和代理报告等不同施测方式,并与PedsQL等量表进行比较。数据可用于评估EQ-5D-Y在中国儿科人群中的效度、信度和反应度,支持患者报告结局测量工具的应用与选择(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:生活质量(QOL)、患者报告结局测量(PROMs)、儿童肺炎、神经母细胞瘤(NB)、Wilms瘤、免疫性血小板减少性紫癜(ITP)。[研究背景] 健康相关生活质量(HRQoL)是儿科患者,尤其是慢性病患儿福祉的关键指标。EQ-5D-Y-3L和EQ-5D-Y-5L是广泛使用的HRQoL测量工具,但其在中国儿科人群中的心理测量学特性仍缺乏充分探索。了解这些工具在不同施测方式(自填、访谈员施测和代理报告)下的表现,以及与儿科生活质量量表(PedsQL)等其他成熟HRQoL测量工具的比较,对于改善其在儿科医疗中的应用至关重要。本研究旨在评估EQ-5D-Y的效度、信度和反应度。

【主题与分类】

主题标签:Quality of Life (QOL)、Pneumonia Childhood、Neuroblastoma (NB)、Wilms Tumour、Immune Thrombocytopenic Purpura ( ITP )。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06873672

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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:生活质量(QOL)、患者报告结局测量指标(PROMs)、儿童肺炎、神经母细胞瘤(NB)、Wilms瘤、免疫性血小板减少性紫癜(ITP)。[研究背景] 健康相关生活质量(HRQoL)是评估儿科患者,尤其是慢性病患儿健康状况的关键指标。EQ-5D-Y-3L和EQ-5D-Y-5L是广泛使用的HRQoL测量工具,但其在中国儿科人群中的心理测量学特性尚待充分探索。了解这些工具在不同施测模式(自填、访谈员施测和代理报告)下的表现,以及与其他成熟HRQoL测量工具(如儿科生活质量量表PedsQL)的比较,对于改善其在儿科医疗中的应用至关重要。本研究旨在评估EQ-5D-Y工具在中国肺炎、中枢神经系统(CNS)实体瘤和免疫性血小板减少性紫癜(ITP)患儿中的效度、信度和反应度,以促进儿科医疗中更优质的HRQoL评估和经济评价。[研究设计] 前瞻性观察性研究。

[主要目标](1)比较EQ-5D-Y-3L与EQ-5D-Y-5L在中国儿科人群中的心理测量学性能(效度、信度、反应度)。(2)评估EQ-5D-Y自填版(SC)、访谈员施测版(IA)与代理版之间的差异。(3)评估EQ-5D-Y与PedsQL在测量儿科健康相关生活质量(HRQoL)方面的比较情况。[次要目标](1)使用EQ-5D-5L和EQ-HWB-S探讨照护者负担及潜在的溢出效应。(2)考察儿童疾病严重程度、治疗类型及施测方式对儿童HRQoL结局的影响。(3)研究三个不同儿科疾病组之间HRQoL测量属性的差异。[参与者]360对儿科患者-照护者配对,从中国三家医院招募。疾病组包括:肺炎(n=120)、中枢神经系统实体瘤(n=120)和免疫性血小板减少性紫癜(ITP)(n=120)。[方法](1)定量评估:所有参与者将完成EQ-5D-Y

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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