DECIDE:二元与家庭
DECIDE: Dyads and Families 是一项来自 clinicaltrials.gov 的调查研究,聚焦于非裔美国父母记忆丧失情境下的医疗照护决策过程,由非裔美国成年女儿照护者参与

基本信息
资源简介
DECIDE:二元与家庭
DECIDE: Dyads and Families 是一项来自 clinicaltrials.gov 的调查研究,聚焦于非裔美国父母记忆丧失情境下的医疗照护决策过程,由非裔美国成年女儿照护者参与。数据通过问卷和访谈收集,覆盖痴呆、阿尔茨海默病及照护者负担等主题。该数据集可用于分析家庭照护决策模式,并支持开发改善决策质量、提升患者与照护者生活质量的干预原型。招募依托 Emory University 相关机构及全美范围开展(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:痴呆、阿尔茨海默病、照护者负担。这是一项调查/问卷和访谈研究,将考察非裔美国成年女儿照护者如何为非裔美国父母(患有记忆丧失)做出医疗照护决策,以开发一种原型干预,改善这些决策的制定方式,并提高患有记忆丧失的非裔美国父母及其非裔美国成年女儿照护者的生活质量。招募将通过 Emory University Goizueta Alzheimer's Disease Research Center Minority Engagement Core、Emory Healthcare Integrated Memory Care Clinic 和 Emory University 的既有联系进行。招募将在亚特兰大都会区及全美范围内使用研究传单和视频进行。传单将包含研究团队的电话号码、电子邮件地址以及快速响应(QR)码。
【主题与分类】
主题标签:Dementia、Alzheimer Disease、Caregiver Burden。本站分类:神经系统疾病/阿尔茨海默病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05139290
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05139290
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
病症:痴呆、阿尔茨海默病、照护者负担。这是一项调查/问卷与访谈研究,旨在考察非裔美国成年女儿照护者为患有记忆丧失的非裔美国父母做出医疗保健决策的方式,以开发一项原型干预措施,改善这些决策的制定方式,并提高患有记忆丧失的非裔美国父母及其非裔美国成年女儿照护者的生活质量。招募将通过埃默里大学Goizueta阿尔茨海默病研究中心少数族裔参与核心、埃默里医疗保健综合记忆护理诊所以及埃默里大学已有的联系进行。招募将在亚特兰大都会区及全美范围内进行,使用研究传单和视频。传单将包含研究团队的电话号码、电子邮件地址以及供潜在参与者联系研究团队的快速响应(QR)码。视频将介绍主要研究者(PI)和研究的相关信息,作为与潜在参与者建立融洽关系并缓解其对研究的不信任感的一种策略。
访谈将在参与者完成筛选流程并被认定符合研究条件后,以远程方式进行。本研究并非无接触研究。所收集的数据将被去标识化处理。现有数据的隐私问题不构成顾虑。本研究分为两个阶段。第一阶段将包括通过Zoom进行的问卷调查/问卷和半结构化访谈,对象为患有记忆丧失的父母及其成年女儿,以及通过Zoom对既往成年女儿照护者进行的半结构化访谈——这些照护者的父母已去世或住在长期护理机构中——以及仅照护患有重度痴呆的父母的成年女儿。对于父母已去世的既往成年女儿照护者,父母需在入组研究前至少已去世12个月。在第二阶段的第一部分(阶段2a)中,参与者将是参加焦点小组会议的关键信息提供者,我们
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




