阿尔茨海默病及相关痴呆成人照护伙伴的PST数据集
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦阿尔茨海默病及相关痴呆成人照护伙伴的PST干预研究。覆盖阿尔茨海默病、额颞叶变性、路易体痴呆、血管性认知障碍与痴呆、混合病因痴呆及轻度认知障碍等疾病

基本信息
资源简介
阿尔茨海默病及相关痴呆成人照护伙伴的PST数据集
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦阿尔茨海默病及相关痴呆成人照护伙伴的PST干预研究。覆盖阿尔茨海默病、额颞叶变性、路易体痴呆、血管性认知障碍与痴呆、混合病因痴呆及轻度认知障碍等疾病。源站描述指出,美国有超过6500万人为慢性病或残疾患者提供非正式无偿照护,其中近600万成人患有阿尔茨海默病;照护伙伴常承受高照护负担,导致情绪困扰、抑郁、问题性饮酒、健康问题、孤立及生活质量下降,而减轻照护伙伴压力的干预可能逆转这些负面影响。该数据可用于照护负担评估、心理社会干预及照护技能培训等研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:阿尔茨海默病、额颞叶变性(FTD)、路易体痴呆(LBD)、血管性认知障碍与痴呆(VCID)、混合病因痴呆(MED)、轻度认知障碍(MCI)。美国目前有超过6500万人为慢性病或残疾患者提供非正式(即无偿)照护,1其中包括近600万目前患有阿尔茨海默病(AD)的成人。2 患有AD及相关痴呆(AD/ADRD)成人的照护伙伴常承受高照护负担,导致情绪困扰、抑郁、问题性饮酒、健康问题、孤立及生活质量差。3,4 减轻照护伙伴压力的干预可能逆转照护负担的负面影响。5 《2013-2050年痴呆全球影响》政策简报特别呼吁更好的教育和技能培训 f
【主题与分类】
主题标签:Alzheimer Disease、Frontotemporal Degeneration (FTD)、Lewy Body Dementia (LBD)、Mixed Etiology Dementias (MED)、Mild Cognitive Impairment (MCI)。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/NCT04748666
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04748666
标准获取流程:
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病类型:阿尔茨海默病、额颞叶变性(FTD)、路易体痴呆(LBD)、血管性认知障碍与痴呆(VCID)、混合病因痴呆(MED)、轻度认知障碍(MCI)。在美国,目前有超过6500万人为非正式(即无偿)照护慢性疾病或残疾患者,其中包含近600万阿尔茨海默病(AD)成人患者。阿尔茨海默病及相关痴呆(AD/ADRD)成人患者的照护伙伴常承受高照护负担,导致情绪困扰、抑郁、酒精使用问题、健康问题、社交隔离及生活质量下降。旨在减轻照护伙伴压力的干预措施可能逆转照护负担的负面影响。《2013-2050年痴呆全球影响》政策简报特别呼吁加强对照护伙伴的教育和技能培训。
因此,亟需为照护伙伴提供循证支持,使其能够更好地管理自身生活及照护对象的慢性健康状况。6 问题解决训练(Problem-Solving Training, PST)是一种循证元认知策略训练方法,教授一种简单、系统的方法来评估问题、生成并选择解决方案、制定具体目标和行动计划,并根据需要评估和修订计划。7-18 个体在治疗师的指导下学习设定可实现的目标,并当她们开始认识到那些看似难以应对的问题在以循序渐进、理性的方式处理时确实可以解决时,便获得了自我效能感。很少有照护伙伴干预措施包含问题解决技能训练以将知识转化为有意义的行动,致使照护伙伴难以有效管理自身生活和照护责任。此外,截至2018年,西班牙裔个体约占德克萨斯州人口的39.6%,19 但大多数照护伙伴干预研究将西班牙语参与者排除在外。
我们的团队专门为讲西班牙语的照护伙伴翻译并进行了PST的文化适应,20这为缩小以下群体中关键的健康差异提供了机会:ca
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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