治疗师音乐干预（IMT）对安全护理单元（SCU）入睡与行为调节的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为治疗师实施的音乐干预（IMT）对安全护理单元（SCU）中阿尔茨海默病或相关障碍患者入睡与行为调节的影响
基本信息
资源简介
治疗师音乐干预（IMT）对安全护理单元（SCU）入睡与行为调节的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为治疗师实施的音乐干预（IMT）对安全护理单元（SCU）中阿尔茨海默病或相关障碍患者入睡与行为调节的影响。研究采用随机、整群组织、交叉设计，比较音乐干预（TEST）与有声书聆听干预（CONTROL），两种干预均由治疗师在参与者居住环境中实施，每个干预期包含十个晚间场次，参与者自身作为对照并接受两种干预条件，干预顺序在参与的保护性护理单元（UVP）内按整群随机。行为与活动记录仪结局在基线、各干预期间及之后采集分析（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：阿尔茨海默病或相关障碍。本研究将采用随机、整群组织、交叉设计，比较音乐干预（TEST）与有声书聆听干预（CONTROL）的效果。两种干预均由治疗师在参与者的居住环境中实施，每个干预期包含十个晚间场次。每位参与者将作为自身对照，并接受两种干预条件。干预期的顺序（“TEST 后接 CONTROL”或“CONTROL 后接 TEST”）将在参与的保护性护理单元（UVP）内按整群随机。行为与活动记录仪结局将在基线、各干预期间及之后采集并分析。
【主题与分类】
主题标签：Alzheimer Disease or Associated Disorder。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/NCT07465783
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07465783
标准获取流程：
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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
条件：阿尔茨海默病或相关障碍。本研究将采用随机、集群组织、交叉设计，以比较基于音乐的干预（TEST）与有声读物聆听干预（CONTROL）的效果。两种干预均由治疗师在参与者的生活环境中实施，每个干预周期包含十个晚间会话。每位参与者将作为自身的对照，并接受两种干预条件。干预周期的顺序（“先TEST后CONTROL”或“先CONTROL后TEST”）将在参与的保护性护理单元（UVP）内以集群层面进行随机化。行为学和活动记录仪结果将在基线时、每个干预周期期间及之后进行收集和分析。
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。
