生活方式干预对围绝经期及绝经后女性更年期症状、睡眠质量与焦虑的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,记录一项前瞻性、平行组、随机对照试验,研究对象为 40-55 岁、基线 MRS 评分 9-31 分、就诊于初级保健的围绝经期及绝经后女性

Konya Beyhekim Training and Research HospitalKonya Beyhekim Training and Research Hospital
clinicaltrials
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表格分类PerimenopausePostmenopauseMenopause
Effect of Lifestyle Intervention on Menopausal Symptoms, Sleep Quality, and Anxiety in Peri- and Postmenopausal Women

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

生活方式干预对围绝经期及绝经后女性更年期症状、睡眠质量与焦虑的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,记录一项前瞻性、平行组、随机对照试验,研究对象为 40-55 岁、基线 MRS 评分 9-31 分、就诊于初级保健的围绝经期及绝经后女性。研究在 Konya Beyhekim Training and Research Hospital 下属的 Selcuklu Ardicli Educational Family Health Center 开展,比较结构化生活方式干预项目与对照组对更年期症状、睡眠质量和焦虑的影响。数据可用于围绝经期及绝经后女性精神与行为健康相关研究,支持症状、睡眠与焦虑结局的分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:围绝经期、绝经后、绝经。背景与目的:在就诊于初级保健的 40-55 岁围绝经期和绝经后女性中,本研究评估结构化生活方式调整项目与对照组相比对更年期症状、睡眠质量和焦虑的影响。方法与设计:这项前瞻性、平行组、随机对照试验在 Konya Beyhekim Training and Research Hospital 下属的 Selcuklu Ardicli Educational Family Health Center(218、225、239、240 单元)开展。符合条件的 40-55 岁、基线 MRS 评分在 9 至 31 分之间的女性将按 1:1 分配比例随机分组,使用计算机生成的区组随机化列表(区组大小为 4),通过顺序编号、不透明、密封的信封进行分配:干预组:接受面对面结构化教育咨询,涵盖身体活动

【主题与分类】

主题标签:Perimenopause、Postmenopause、Menopause。本站分类:精神与行为障碍。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07860645

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    • 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:围绝经期、绝经后期、绝经期。背景与目的:本研究在基层医疗机构就诊的40-55岁围绝经期和绝经后期女性中,评估结构化生活方式干预项目对绝经症状、睡眠质量和焦虑的影响,并与对照组进行比较。方法与设计:本前瞻性、平行组、随机对照试验在科尼亚贝赫基姆培训与研究医院附属的塞尔丘克卢阿尔迪奇利教育家庭健康中心(第218、225、239、240单元)开展。符合条件的40-55岁女性,基线MRS评分在9至31分之间,将采用计算机生成的区组随机化列表(区组大小为4),通过顺序编号、不透明、密封信封,按1:1分配比例进行随机分组:干预组:在基线时接受面对面结构化教育咨询,内容涵盖身体活动建议、饮食指导、睡眠卫生和减压原则。在第24周进行面对面复评。对照组:接受标准临床照护,不进行结构化生活方式教育。

在24周随访结束并完成最终问卷后,向两组提供相同的生活方式教育,以确保两组贡献均等。结局评估:在基线和第24周发放问卷:更年期评定量表(MRS)用于评估躯体、心理和泌尿生殖系统症状。匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)用于评估过去一个月的主观睡眠质量。广泛性焦虑障碍量表-7(GAD-7)用于评估过去两周的焦虑症状。此外,将在第6个月查阅国家电子健康记录(e-Nabız),以了解新启用抗抑郁药、新启用全身性激素替代治疗、非甾体抗炎药(NSAIDs)处方数量以及急诊就诊情况。样本量计算:使用G*Power 3.1.9.4计算,采用重复测量方差分析(组内-组间交互作用;效应量f=0.20,α=0.

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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