遗传综合征青少年家长网络干预(WINGS)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦遗传综合征青少年家长的远程健康干预研究。研究评估 adapted、telehealth 功能性行为治疗(FBTsIDD)在促进适当沟通与行为策略方面的有效性

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clinicaltrials
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其他预测Telomeric 22Q13 Monosomy SyndromeTuberous SclerosisHamartoma Syndrome, MultipleFragile X SyndromeAngelman SyndromeRett SyndromeChromosome 15Q, Partial DeletionCreatine Deficiency, X-linked
Web Intervention for Parents of Youth With Genetic Syndromes (WINGS)

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

遗传综合征青少年家长网络干预(WINGS)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦遗传综合征青少年家长的远程健康干预研究。覆盖 Telomeric 22Q13 Monosomy Syndrome、Tuberous Sclerosis、Fragile X Syndrome、Angelman Syndrome、Rett Syndrome 等多种综合征相关的智力与发育障碍。研究评估 adapted、telehealth 功能性行为治疗(FBTsIDD)在促进适当沟通与行为策略方面的有效性。参与者需在入组时及随后 3-6 个月内每月完成虚拟评估,并参加每周或每两周一次与治疗师的虚拟干预访视。可用于行为干预效果预测与相关分析(来源 clinicaltrials.gov。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:Telomeric 22Q13 Monosomy Syndrome、Tuberous Sclerosis、Hamartoma Syndrome, Multiple、Fragile X Syndrome、Angelman Syndrome、Rett Syndrome、Chromosome 15Q, Partial Deletion、Creatine Deficiency, X-linked。本研究的目的是评估一种经过调整的、远程健康功能性行为治疗(FBTsIDD)的有效性,该治疗专门侧重于促进综合征性智力与发育障碍个体的适当沟通与行为策略。参与者将被要求在入组时完成虚拟研究评估,然后在 3-6 个月的持续时间内每月完成一次。此外,参与者将参加每周或每两周一次与研究治疗师的虚拟干预访视。

【主题与分类】

主题标签:Telomeric 22Q13 Monosomy Syndrome、Tuberous Sclerosis、Hamartoma Syndrome, Multiple、Fragile X Syndrome、Angelman Syndrome、Rett Syndrome、Chromosome 15Q, Partial Deletion、Creatine Deficiency, X-linked。本站分类:神经系统疾病/安格尔曼综合征。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06139172

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06139172

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    • 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:端粒22Q13单体综合征、结节性硬化症、多发性错构瘤综合征、脆性X综合征、安格曼综合征、雷特综合征、15Q染色体部分缺失、肌酸缺乏症、X连锁型。本研究旨在评估一种经过调整的远程医疗功能性行为疗法(FBTsIDD)的有效性,该疗法专门侧重于促进综合征性智力与发育障碍患者的适当沟通及行为策略。参与者将被要求在研究开始时完成虚拟研究评估,随后在3至6个月期间每月进行一次评估。此外,参与者将每周或每两周与研究治疗师进行一次虚拟干预访问。

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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