I-CARE 2:移动远程医疗减少西班牙裔个体阿尔茨海默病相关症状
该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类,主题涉及照护者负担与阿尔茨海默病

基本信息
资源简介
I-CARE 2:移动远程医疗减少西班牙裔个体阿尔茨海默病相关症状
该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类,主题涉及照护者负担与阿尔茨海默病。研究为混合效力-效果随机对照试验,评估照护者干预应用 Brain CareNotes 的可用性、可接受性及需求满足情况。试验计划在 10 个月内入组 40 名西班牙裔照护者,随机分配使用 Brain CareNotes 应用或仅教育注意对照应用 Dementia Guide Expert,为期 12 个月。主要目标是测试 Brain CareNotes 在西班牙裔痴呆症患者照护者中的可用性、可接受性及未满足需求。可用于移动健康干预评估、照护者负担与痴呆照护相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Caregiver Burden, Alzheimer Disease. 本研究是一项混合效力-效果随机对照试验,旨在评估照护者干预应用 Brain CareNotes 的可用性和可接受性,以及已满足和未满足的需求。在 10 个月内,该试验将入组 40 名西班牙裔照护者。参与者将被随机分配使用 Brain CareNotes 应用或仅教育注意对照应用(Dementia Guide Expert),为期 12 个月。主要目标是测试 Brain CareNotes 在西班牙裔痴呆症患者照护者中的可用性和可接受性,以及已满足和未满足的需求。此前已确定痴呆照护资源在获取和接受方面存在障碍,包括患者与当地卫生系统之间在信念或实践理解上的差距、低健康素养、语言障碍及其他文化因素。这些障碍可能影响可用性和可接受性。
【主题与分类】
主题标签:Caregiver Burden、Alzheimer Disease。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/NCT06099197
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06099197
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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
条件:照护者负担、阿尔茨海默病。本研究是一项混合效力-效果随机对照试验,旨在评估一款照护者干预应用程序Brain CareNotes的可用性和可接受性,以及已满足和未满足的需求。在10个月的时间里,该试验将招募40名西班牙裔照护者。参与者将被随机分配使用Brain CareNotes应用程序或仅含教育内容的注意力对照应用程序(Dementia Guide Expert),为期12个月。主要目标是检验Brain CareNotes在痴呆症患者的西班牙裔照护者中的可用性和可接受性,以及已满足和未满足的需求。此前已确定了在获取和接受痴呆症照护资源方面的障碍,包括患者与当地卫生系统之间在信念或实践理解上的差距、健康素养低、语言障碍以及其他文化因素。这些障碍可能会影响干预措施的可用性和接受度。因此,假设简化系统可用性量表的平均得分将低于70,并且超过70%的西班牙裔队列将报告较低的接受率。这些测量将在3、6和12个月时进行。
次要目标是考察Brain CareNotes干预措施满足了以及未满足西班牙裔照护者的哪些需求。将收集有关Brain CareNotes满足或未满足哪些受文化影响的独特需求的信息,并确定对干预应用程序的修改建议。这一目标将通过定性方式实现,即向接受Brain CareNotes干预的西班牙裔参与者(n=20)提供由PROGRESS-PLUS框架指导的半结构化访谈,了解他们对干预措施的体验以及修改建议。PROGRESS-PLUS框架涉及在创建文化兼容的行为干预措施时应考虑的文化和社会经济因素。预计访谈的回应将识别出与缺乏文化兼容性一致的主题。
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。




