虚拟眼镜、压力球与音乐干预对腹股沟疝手术患者疼痛、焦虑及舒适度的影响
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦腹股沟疝手术患者，评估虚拟现实、音乐疗法和压力球等分心干预方法对疼痛、焦虑及舒适度水平的影响
基本信息
资源简介
虚拟眼镜、压力球与音乐干预对腹股沟疝手术患者疼痛、焦虑及舒适度的影响
该数据集英文名为 Effects of Virtual Glasses, Stress Ball and Music Intervention on Pain, Anxiety and Comfort in Patients Undergoing Inguinal Hernia Surgery，来源于 clinicaltrials.gov，本站将其归类于精神与行为障碍 / 其他。数据集聚焦腹股沟疝手术患者，围绕虚拟现实眼镜、音乐疗法与压力球等分心干预方法，评估其对患者疼痛、焦虑及舒适度水平的影响。源站描述显示，该研究涉及的疾病与症状条件包括疼痛、焦虑和腹股沟疝，主题标签为 Pain、Anxiety、Inguinal Hernia。整体而言，该数据集记录了一项针对围手术期患者非药物分心干预效果的临床研究信息，可供关注手术患者心理与舒适度管理的研究者参考。
【数据集背景】
腹股沟疝手术患者在围手术期常伴随疼痛与焦虑等不适体验，如何通过非药物方式改善患者的整体感受是临床关注的方向之一。该数据集对应的研究旨在评估分心方法——包括虚拟现实（虚拟眼镜）、音乐疗法和压力球应用——对接受腹股沟疝手术患者的疼痛、焦虑和舒适度水平的影响。源站描述明确将疼痛、焦虑与腹股沟疝列为研究涉及的条件，主题标签同样围绕这三个关键词展开。本站将该数据集归入精神与行为障碍 / 其他分类，反映出其与患者心理状态及行为干预相关的属性。
【数据内容】
该数据集的内容围绕上述临床研究展开，核心主题为分心干预方法在腹股沟疝手术患者中的应用效果，关注的结局维度包括疼痛、焦虑与舒适度。源站描述提及的干预类型为虚拟现实、音乐疗法与压力球应用三类。除这些主题与干预类别信息外，关于具体样本量、分组方式、测量工具、结局指标数值等内容，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，即美国临床试验注册平台。源站描述给出了研究目的与涉及的条件信息。关于数据采集的具体时间范围、采集地点、采集机构、招募方式及数据记录形式等细节，源站未提供。
【适用场景】
基于其主题，该数据集可用于了解腹股沟疝手术患者围手术期分心干预研究的注册信息与研究设计思路，适用于关注手术患者疼痛管理、焦虑缓解与舒适度提升的研究者、临床护理人员及相关领域学习者参考。关于该数据集在其他具体应用场景中的适用性，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法、数据结构说明或访问接口信息。使用者可依据 clinicaltrials.gov 的通用检索与浏览方式查找对应研究记录，但该数据集自身的组织格式与使用指引，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集的信息来自临床试验注册记录，源站描述仅概述了研究目的与涉及条件，未提供研究结果数据、样本规模或统计结论。因此，其内容完整性与数据质量指标无法从现有信息中判断，相关细节源站未提供。使用者应注意，注册信息不等同于研究结果，引用时需以源站原始记录为准。
【引用与许可】
该数据集的来源为 clinicaltrials.gov。关于引用格式、许可条款与使用限制，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
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。
免登录有偿下载
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）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06964984
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：疼痛、焦虑、腹股沟疝。本研究旨在评估虚拟现实、音乐疗法和压力球应用等分散注意力方法对接受腹股沟疝手术患者的疼痛、焦虑和舒适度水平的影响。
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。
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