促进记忆问题患者及其照护者的照护目标讨论

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05596760

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

疾病：痴呆、血管性痴呆、混合性痴呆、阿尔茨海默病、亨廷顿病、路易体病、克雅氏综合征、额颞叶变性。这是一项NIH III期混合效力-效果试验，同时也借鉴了混合效果-实施设计的见解。这是一项平行组随机试验，将ADRD患者随机分配至Jumpstart组或常规护理组。Jumpstart旨在通过Jumpstart指南中的建议和“提示”，促进和引导重症患者的目标照护讨论。该指南还包括从EHR中收集的关于预立医疗指示和POLST表格存在的患者特定信息。该试验也具有实用性，因为我们将纳入所有符合条件的患者；Jumpstart指南将提供给干预组中所有患者的临床医生。患者报告的结果仅从愿意完成调查的患者和家属中收集。主要结局，即EHR中目标照护讨论的记录，将为所有患者收集。该研究包括4个步骤：步骤1。患者识别和随机化。

患者在确认符合入选条件时被随机分配到两个研究组之一：Jumpstart干预组或常规护理组。Jumpstart是一种针对门诊环境中临床医生、患者及其家属的沟通启动干预措施。该干预的目标是促使临床医生在预定的（非紧急）门诊就诊期间提供标准护理，其中包括与患者（和/或其合法授权近亲）讨论其照护目标。该干预旨在通过Jumpstart指南中的建议和提示，促进和引导针对患有ADRD的老年人的这些讨论。步骤2. 创建基于EHR的Jumpstart指南。对于随机分配到干预组的患者，创建一份“面向临床医生”的Jumpstart指南。该Jumpstart指南根据EHR数据制定，使用自动检索程序来总结维持生命治疗医嘱（POLST）、预先指示以及医疗保健文件持久授权书（DPOA）的存在或缺失情况。

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。