Kinto Care Coaching 对痴呆家庭照护者疗效研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Kinto Care Coaching 对痴呆家庭照护者的疗效研究,属于神经系统疾病与阿尔茨海默病范畴

基本信息
资源简介
Kinto Care Coaching 对痴呆家庭照护者疗效研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Kinto Care Coaching 对痴呆家庭照护者的疗效研究,属于神经系统疾病与阿尔茨海默病范畴。研究覆盖 Dementia、Alzheimer Disease、Lewy Body Disease、Vascular Dementia、Frontotemporal Dementia、Mixed Dementia 等状况,计划纳入美国各地 300 名家庭照护者,通过 zoom 和 Kinto 移动照护者应用远程参与教练互动。照护者被随机分为两组,比较接受项目组与未接受项目组的影响,对照组在研究及数据收集完成后可接受改良版项目。干预为照护教练项目,帮助照护者实现一般照护目标。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):状况:Dementia、Alzheimer Disease、Lewy Body Disease、Vascular Dementia、Frontotemporal Dementia、Mixed Dementia。该研究将纳入来自美国各地的 300 名家庭照护者,他们将使用 zoom 和 Kinto 的移动照护者应用与教练(以及彼此)远程互动。照护者将被随机分配到两组之一,通过比较接受该项目的照护者(第 1 组)和不会接受该项目的照护者(第 2 组)来评估该项目的影响。被分配到第 2 组(对照条件)的照护者将有资格在研究和数据收集方案完成后接受该项目的改良版本。干预是一个照护教练项目,帮助照护者实现其一般照护目标和财务照护目标。照护者将参加一对一的照护教练
【主题与分类】
主题标签:Dementia、Alzheimer Disease、Lewy Body Disease、Vascular Dementia、Frontotemporal Dementia、Mixed Dementia。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/NCT05916664
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05916664
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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
疾病类型:痴呆、阿尔茨海默病、路易体病、血管性痴呆、额颞叶痴呆、混合性痴呆。该研究将纳入来自美国各地的300名家庭照护者,他们将通过Zoom和Kinto的移动照护者应用程序与教练(以及彼此之间)进行远程互动。照护者将被随机分配到两组中的一组,通过比较接受该项目的照护者(第1组)和未接受该项目的照护者(第2组)来评估该项目的影响。被分配到第2组(对照组)的照护者将有资格在研究及数据收集方案完成后接受该项目的改良版本。该干预措施是一项照护辅导项目,帮助照护者实现其一般照护目标和财务照护目标。照护者将参加由照护教练通过Zoom进行的一对一照护辅导课程,时长为60-75分钟,并在完成课程后通过基于聊天的互动与照护教练交流。如有要求,最多可额外安排两次照护辅导课程。
照护者还将有机会参加最多6次每周一次的支持小组活动,与其他照护者一起,由照护教练引导,并通过移动应用程序获取各种数字资源。根据NIH行为干预发展阶段模型的指导,第二阶段研究的主要目标是检验该项目对照护者选定结果的疗效(即第三阶段真实世界疗效)。因此,选定的数据收集期T1(干预前)、T2(初始六周干预期结束后立即)和T3(此日期后45天)将评估该项目的即时和短期疗效。照护者的招募计划于2023年5月开始。研究计划目标招募三个队列,每个队列一百名参与者。第一个干预组将于2023年8月开始该项目。后续队列将以8-9周的间隔开始研究。该计划包括
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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