越南妇科手术女性术前焦虑与术后早期恢复研究数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.7910/DVN/X2C2PL

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。

数据集大小约 104.5 KB。

数据说明

本数据集支持题为“越南接受妇科手术的女性术前焦虑与术后早期恢复：一项前瞻性纵向观察性研究”的研究。该数据集包含从2024年5月至12月期间在越南河内国家妇产医院接受妇科手术的394名女性中收集的去标识化参与者层面数据。变量包括人口学和社会经济特征、临床信息、使用广泛性焦虑障碍量表-7（GAD-7）评估的术前焦虑、使用多维感知社会支持量表（MSPSS）测量的感知社会支持、术前信息与咨询评分，以及术后48小时评估的术后结局，包括疼痛强度、补救镇痛使用、阿片类药物消耗、使用失眠严重程度指数（ISI）测量的睡眠障碍，以及使用Barthel指数测量的功能状态。

该数据集旨在调查术前焦虑的患病率，识别与焦虑相关的因素，并评估术前焦虑与术后早期恢复结果之间的关系。所有记录均已去标识化，以保护参与者的隐私。该数据集旨在促进已发表分析的可重复性，并支持围手术期心理健康与术后恢复的二次研究。

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。