性染色体非整倍体人群社会管理训练多基线可行性试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦性染色体非整倍体(SCA)人群的社会管理训练(SMT)研究。源站描述显示,研究基于荷兰一项针对 Klinefelter 综合征(KS,47,XXY)男性的试点研究,将 SMT 改编为针对执行功能、情绪调节和社会认知的神经认知行为项目,并计划在挪

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clinicaltrials
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其他Sex Chromosome Disorders
其他A Multiple Baseline Feasibility Trial of Social Management Training for People With Sex Chromosome Aneuploidies

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

性染色体非整倍体人群社会管理训练多基线可行性试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦性染色体非整倍体(SCA)人群的社会管理训练(SMT)研究。源站描述显示,研究基于荷兰一项针对 Klinefelter 综合征(KS,47,XXY)男性的试点研究,将 SMT 改编为针对执行功能、情绪调节和社会认知的神经认知行为项目,并计划在挪威 SCA 人群中以在线形式开展,以检验其可行性、可接受性和潜在获益。数据可用于了解 SCA 人群社交干预的研究设计与结局指标(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:性染色体障碍。背景:性染色体非整倍体(SCA,即性染色体数目不同于最常见的 46,XX 和 46,XY)人群常在社会交往方面存在困难。一项荷兰试点研究考察了社会管理训练(SMT),这是一种旨在帮助 Klinefelter 综合征(KS;47,XXY)男性发展人际交往能力的干预措施。SMT 经过改编,以执行功能、情绪调节和社会认知为目标,形成了一项针对 KS 男性特定脆弱性的新型神经认知行为项目,并显示出有希望的结果。本研究旨在扩展荷兰试点研究,具体为:(1)将 SMT 改编为适用于挪威 SCA 个体的在线交付形式,以实现广泛的地理覆盖;(2)检验其可行性、可接受性和潜在获益

【主题与分类】

主题标签:Sex Chromosome Disorders。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07718997

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    • 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:性染色体疾病。背景:性染色体非整倍体(SCAs,即性染色体数目不同于最常见的46,XX和46,XY)患者常在社交互动中面临困难。一项荷兰试点研究考察了社交管理训练(SMT),这是一种旨在帮助克兰费尔特综合征(KS;47,XXY)男性发展人际交往能力的干预措施。SMT经过调整,针对KS男性特定脆弱性量身定制的新型神经认知行为方案,聚焦执行功能、情绪调节和社会认知,并显示出有希望的结果。本研究旨在扩展荷兰试点研究,具体包括:(1)将SMT改编适用于挪威SCAs个体,采用在线交付形式以实现广泛的地理覆盖;(2)检验SMT的可行性、可接受性和潜在益处;(3)考察SMT在KS以外的SCAs中的应用。方法:该干预包括10次小组课程。通过单组多基线设计,在六个时间点收集测量数据;三次干预前和三次干预后。

要考察的主要效应是干预前后的差异。主要结局是心理健康,次要结局是社会功能和执行功能。参与者通过挪威国家罕见病中心、挪威Klinefelter协会和内分泌科医生招募。我们计划到2028年底纳入20-30名参与者。讨论:SMT旨在评估一项基于数字化的心理社会干预的可行性,该干预旨在改善SCAs患者的心理健康以及社会、情感和执行功能。研究结果将为干预措施的完善和未来确定性随机对照试验的设计提供依据。此类干预措施的开发可通过改善整体功能,为人们带来长期健康结局改善形式的社会经济效益。

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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