I-CARE 农村试点：农村居住痴呆照护者干预

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07054385

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

条件：照护者负担、阿尔茨海默病。本研究将评估Brain CareNotes的可行性，并初步估计其对照护者负担和患者BPSD的影响。研究将招募最多60名居住在农村的照护者。参与者将被随机分配使用Brain CareNotes应用程序或仅提供教育内容的注意力控制应用程序（Dementia Guide Expert），为期六个月。主要目标是评估Brain CareNotes的可行性，评估方式为照护者报告的a）可用性，通过10项简化系统可用性量表评估；b）接受度，通过4项行为意向量表评估。次要目标是初步估计与注意力控制相比，Brain CareNotes在六个月时对a）照护者负担和b）患者BPSD的影响。这些结局通过照护者报告的神

探索性目标旨在评估Brain CareNotes对以下方面的影响：a) 照护者抑郁症状，以及b) 患者和照护者在六个月内的急性护理利用情况；并考察三个月时的早期效果，涉及c) Brain CareNotes的可用性和接受度，以及d) 照护者负担和BPSD。照护者抑郁症状将通过患者健康问卷-9（PHQ-9）进行评估，在基线、三个月和六个月时进行。急性护理利用数据将通过自我报告获取，以识别入组后六个月内发生的照护者和患者的住院和急诊就诊情况。

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。