WeCareToFeedDysphagia 减轻照护伙伴负担的全规模随机对照试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类,主题为 WeCareToFeedDysphagia 网站工具能否减轻阿尔茨海默病及相关痴呆(AD/ADRD)合并口咽吞咽困难患者的照护伙伴的负担感

基本信息
资源简介
WeCareToFeedDysphagia 减轻照护伙伴负担的全规模随机对照试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类,主题为 WeCareToFeedDysphagia 网站工具能否减轻阿尔茨海默病及相关痴呆(AD/ADRD)合并口咽吞咽困难患者的照护伙伴的负担感。数据覆盖照护者负担、阿尔茨海默病、痴呆、口咽吞咽困难与老年人等主题,可用于评估该工具在减轻负担、改善患者结局方面的效果,并考察照护伙伴年龄、性别、患者吞咽困难严重程度及照护伙伴对行为和压力管理信念(自我效能)对效应强度的影响(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:照护者负担、阿尔茨海默病、痴呆、口咽吞咽困难、老年人。本临床试验的目标是了解一个新建的网站工具(名为 WeCareToFeedDysphagia)是否有助于减轻阿尔茨海默病及相关痴呆(AD/ADRD)患者照护伙伴的负担感,这些患者被诊断有吞咽困难(口咽吞咽困难)。本研究旨在回答的主要问题包括: WeCareToFeedDysphagia 工具在减轻照护伙伴负担感方面效果如何? WeCareToFeedDysphagia 工具是否有助于改善患者结局? 照护伙伴的年龄、性别以及患者吞咽困难严重程度是否影响 WeCareToFeedDysphagia 工具效应的强度? WeCareToFeedDysphagia 工具的效应强度是否受到照护伙伴对管理行为和压力的信念(自我
【主题与分类】
主题标签:Caregiver Burden、Alzheimer's Disease、Dementia、Oropharyngeal Dysphagia、Older Adults。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/NCT07250113
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07250113
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 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
条件:照护者负担、阿尔茨海默病、痴呆、口咽性吞咽困难、老年人。本临床试验的目标是了解一个名为WeCareToFeedDysphagia的新建网站工具是否有助于减轻阿尔茨海默病及相关痴呆(AD/ADRD)患者照护伙伴的负担感,这些患者被诊断患有吞咽困难(口咽性吞咽困难)。本研究旨在回答的主要问题包括:* WeCareToFeedDysphagia工具在减轻照护伙伴负担感方面的效果如何?* WeCareToFeedDysphagia工具是否有助于改善患者结局?* 照护伙伴的年龄、性别以及患者吞咽困难的严重程度是否会影响WeCareToFeedDysphagia工具效果的强度?* WeCareToFeedDysphagia工具效果的强度是否受到照护伙伴对自身管理行为和压力能力的信念(自我效能)的影响?研究人员将比较一组可以使用WeCareToFeedDysphagia工具的照护伙伴(干预组)与一组无法使用该工具的照护伙伴。
两组都将获得言语语言病理学专家的联系方式以寻求帮助(强化常规护理)。参与者将:* 获得使用网络工具的权限,并在3周内收到3条短信提醒以使用该工具(仅干预组)。* 被要求完成三次远程网络调查:加入研究时、患者出院后1个月以及患者出院后3个月。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




