痴呆症患者居家护理药物管理

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07872072

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病条件：痴呆、阿尔茨海默病及相关痴呆。这是一项双臂随机对照试验，旨在评估HomeCare药品配送系统在痴呆、阿尔茨海默病或阿尔茨海默病相关痴呆成年患者中的药物管理效果。该研究将纳入120名痴呆患者及其照护者。参与者将被随机分配至HomeCare干预组或标准照护对照组。分配至干预组的参与者将使用HomeCare系统进行药物管理。该系统旨在实现自动发药、监测用药依从性、记录用药模式，并向照护者提供实时警报。分配至对照组的参与者将继续使用传统药物管理方法，包括药瓶或泡罩包装。主要目标是评估12个月内的用药依从性。用药依从性将使用药物依从性评定量表和覆盖天数比例进行评估，并结合通过HomeCare系统收集的干预组参与者的用药信息。

其他结局指标将包括住院和急诊就诊、认知功能、照护者负担、生活质量、满意度以及与药物管理相关的行为变化。认知功能将在基线、6个月和12个月时使用日常认知评估进行评定。照护者负担和生活质量指标也将在研究期间收集。两个研究组的照护者都将接受与研究相关的培训，并完成与照护者负担、生活质量、药物管理活动以及其支持参与者体验相关的调查和其他评估。参与者年龄为65岁及以上，患有痴呆症、阿尔茨海默病或相关痴呆症。该研究将与加利福尼亚大学戴维斯分校合作开展。参与者将被随

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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