烧伤幸存者及其照护者预防PTSD的早期干预
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦烧伤幸存者及其照护者创伤后应激障碍的早期干预临床试验。源站描述涵盖创伤后应激障碍、烧伤、创伤性损伤、急性应激障碍及创伤与应激相关障碍等条件,干预为面向住院烧伤患者及其照护者的简短四会话认知行为干预,旨在减少创伤后应激症状,针对关系沟通与功能,通过

基本信息
资源简介
烧伤幸存者及其照护者预防PTSD的早期干预
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦烧伤幸存者及其照护者创伤后应激障碍的早期干预临床试验。源站描述涵盖创伤后应激障碍、烧伤、创伤性损伤、急性应激障碍及创伤与应激相关障碍等条件,干预为面向住院烧伤患者及其照护者的简短四会话认知行为干预,旨在减少创伤后应激症状,针对关系沟通与功能,通过减少无效负面陈述和回避应对,教授适应性自然披露、支持性回应和接近应对。数据可用于相关临床研究与干预评估(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:创伤后应激障碍、烧伤、创伤性损伤、急性应激障碍、创伤与应激相关障碍、创伤和应激相关障碍、应激障碍、创伤后应激障碍。本临床试验的目的是改编并测试一种简短的患者-照护者早期干预,旨在减少住院烧伤患者及其照护者的创伤后应激症状。该干预是一种简短的四会话认知行为干预,专为烧伤患者及其亲人设计,在住院期间和出院后共同完成。该干预针对关系沟通与功能,通过减少无效的负面陈述和回避应对,教导患者及其亲人进行适应性的自然披露、支持性回应和烧伤创伤后的接近应对。该干预
【主题与分类】
主题标签:Posttraumatic Stress Disorder、Burns、Traumatic Injury、Acute Stress Disorder、Trauma and Stressor Related Disorders、Trauma and Stress Related Disorders、Stress Disorder、Stress Disorders, Post-Traumatic、Stress Disorders, Traumatic、Stress Disorders, Traumatic, Acute。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07656545
下载信息
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暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
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公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07656545
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:创伤后应激障碍、烧伤、创伤性损伤、急性应激障碍、创伤及应激相关障碍、创伤与应激相关障碍、应激障碍、创伤后应激障碍。本临床试验的目的是改编并测试一种简短的患者-照护者早期干预方案,旨在减轻住院烧伤患者及其照护者的创伤后应激症状。该干预是一种简短的、为期4次会谈的认知行为干预,专为烧伤患者及其亲人设计,供其在住院期间及出院后共同完成。该干预针对关系沟通与功能,通过减少无效化、负面的陈述和回避性应对,教导患者及其亲人进行适应性的自然表露、支持性回应以及烧伤创伤后的趋近应对。该干预采用循证心理治疗技术,包括心理教育、动机性访谈和技能辅导。该临床试验将按两个连续阶段进行。
在研究的第一阶段(病例系列),将向两对烧伤患者-照护者组合(四名成人)提供干预,以进行干预的试点测试、征求患者和提供者的反馈并完善干预。所有四名成人都将接受干预。在研究的第二阶段,即随机对照试验(RCT)阶段,研究者将再招募20对烧伤患者-照护者组合(再增加40名成人),他们将在组合层面被随机分配(如同掷硬币)接受干预或仅针对烧伤幸存者的最低限度强化常规照护心理教育对照条件(mEUC)。RCT阶段的目标是研究该干预对患者是否可接受、实施是否可行,以及与传统mEUC相比,该干预是否能改善烧伤幸存者-照护者之间关于困难事件和治疗结果的健康关系沟通。
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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