农村痴呆照护者项目

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04428112

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：抑郁、心理压力、自我效能感、孤独感、社会隔离、医疗服务利用、痴呆、阿尔茨海默病性痴呆。农村照护者面临地理隔离以及医疗保健可及性和质量较低的挑战。许多农村痴呆症照护者因照护责任而经历严重的健康后果，这可能限制其维持照护角色的能力。因此，迫切需要有效、可扩展且可及的项目来支持农村痴呆症照护者。在线项目为项目实施提供了一种便捷且易于转化的选择，因为照护者可以在家中并根据自己的方便访问这些项目。“成为更好的照护者”是一个为期6周、在线、互动式、小组形式的自我管理、社会支持和技能培养工作坊，专为阿尔茨海默病或相关痴呆症患者的照护者开发。研究者将开展一项混合效果-实施随机对照试验，将招募640名农村痴呆症照护者并随机分为两组：干预组（工作坊）和注意力对照组。

将在美国各地招募照护者。主要结局指标为照护者压力和抑郁症状。研究者假设，与对照组相比，干预组在12个月时的压力评分和抑郁症状将显著改善。研究者还将识别工作坊实施的关键优势（促进因素）和劣势（障碍因素）。研究者将采用RE-AIM实施框架和混合方法，以识别与照护者和农村社区组织均相关的实施特征。如果“Building Better Caregivers”工作坊被证明有效，这项研究有可能开辟新的研究视野，特别是在如何触及并有效支持农村地区孤立性痴呆照护者方面，采用一种即使在资源匮乏环境中也可扩展的干预措施。如果该工作坊能够在农村痴呆照护者中实现其目标

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。