日光浴行为替代品调查
本数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为日光浴行为替代品调查,属于肿瘤/皮肤癌领域。源站描述涉及 Melanoma (Skin) 与 Skin Cancer,包含 I 期与 II 期研究内容:I 期考察参与者使用无日照美黑产品的态度、障碍、意见与偏好,并评估 Sunless Tan

基本信息
资源简介
日光浴行为替代品调查
本数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为日光浴行为替代品调查,属于肿瘤/皮肤癌领域。源站描述涉及 Melanoma (Skin) 与 Skin Cancer,包含 I 期与 II 期研究内容:I 期考察参与者使用无日照美黑产品的态度、障碍、意见与偏好,并评估 Sunless Tanning Attitudes Survey 的效度与信度;II 期针对随机海滩人群,考察日光浴时间、晒伤频率、无日照美黑产品使用、防晒措施及对光老化易感性、日光浴益处与严重程度的认知。该数据可用于皮肤癌预防、防晒行为与美黑产品态度的分析研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Melanoma (Skin)、Skin Cancer。目标:主要 确定参与者在试用无日照美黑产品后对其益处与障碍的态度。(I 期) 确定参与者关于使用无日照美黑产品的意见、建议与偏好。(I 期) 确定 Sunless Tanning Attitudes Survey 的效度与信度。 确定随机海滩人群的日光浴时间。(II 期)次要 确定随机海滩人群的晒伤频率。(II 期) 确定这些参与者对无日照美黑产品的使用情况。(II 期) 确定这些参与者的防晒使用情况。(II 期) 确定对防晒、光老化易感性、日光浴益处与光老化严重程度的认知。(II 期)概要:这是一项开放标签 I 期研究,随后进行一项试点、随机、
【主题与分类】
主题标签:Melanoma (Skin)、Skin Cancer。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00403377
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00403377
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:黑色素瘤(皮肤)、皮肤癌。目的:主要目标 * 确定参与者在试用无日照美黑产品后,对其益处和障碍的态度。(第一阶段) * 确定参与者对使用无日照美黑产品的意见、建议和偏好。(第一阶段) * 确定无日照美黑态度调查的有效性和可靠性。 * 确定随机海滩游客的日光浴时间。(第二阶段)次要目标 * 确定随机海滩游客的晒伤频率。(第二阶段) * 确定这些参与者使用无日照美黑产品的情况。(第二阶段) * 确定这些参与者的防晒措施使用情况。(第二阶段) * 确定对防晒、光老化易感性、日光浴益处及光老化严重性的认知。(第二阶段)概要:这是一项开放标签的一期研究,随后是一项试点、随机、对照的二期研究。 * 第一阶段(焦点小组):参与者完成无日照美黑态度(STA)调查、阳光行为(SB)调查以及日晒与防晒决策平衡问卷。
曾使用过免晒美黑产品的参与者还需完成免晒美黑产品使用者(STU)调查。参与者会收到免晒美黑乳液及其使用说明。参与者被要求使用该免晒美黑产品2周(≥ 3次涂抹)。随后,参与者完成STA、SB和STU调查,并参加一次焦点小组访谈。* 第二阶段:参与者按海滩地点进行分层,并随机分配至2个干预组中的1组。* 第一组:参与者完成与第一阶段相同的调查。对参与者进行拍照,然后他们收到防晒乳液和免晒美黑乳液及其使用说明和两者使用益处。参与者还会收到一份关于皮肤癌的教育手册。* 第二组:参与者完成与第一阶段相同的调查。为参与者拍摄一张纪念照片,然后他们收到与皮肤癌无关的产品样品。
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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