痴呆患者非正式照护者的系统性照护：一种高效方法？

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00147693

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数据说明

疾病：血管性痴呆、阿尔茨海默病、路易体痴呆。未来医疗保健的一大挑战是痴呆患者及其非正式照护者的照护问题。在常规照护中，照护者的问题往往在危机发生之前一直不被察觉。这种抑制部分是由于非正式照护者很少关注自身问题。另一个原因是专业人员可能不知道如何主动支持非正式照护者（Van Hout等，2000）。因此，家庭支持方案（Bengtson，1985：Vernooij等，2000）已被转化为系统性照护方案（SCP-Dementia）。选择并研究该方案效率的原因在于：它能够系统性地诊断和处理问题，覆盖广泛的个体问题，在将干预措施与这些问题相连接方面具有灵活性，适合主动介入，并且我们在先前的研究中发现了该方案的积极效果（Vernooij等，2000）。为研究其效率，将采用整群随机对照试验设计。随机化将在三个参与区域中的每一个进行。

在招募患者和非正式照护者之前，门诊精神卫生保健服务中的专业人员（心理学家和社会精神科护士）将被随机分配到干预组或对照组。研究人群由首次前往门诊精神卫生保健服务的患者及其非正式照护者配对组成。干预措施是SCP-Dementia培训及其后续使用。SCP-Dementia包括对照护者能力感的评估以及关于如何应对能力不足的建议。随访期为一年。主要结局是患者入住养老院或寄宿机构。次要结局是生活质量。照护者的生活质量通过能力感（SCQ）、抑郁（CES-D）和生理生活质量（EuroQol）进行评估。P

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。