Hologram敷料对疼痛、焦虑、恐惧、患者满意度及生理参数的影响

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07244653

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。

数据说明

条件：焦虑、烧伤疼痛、烧伤患者、恐惧。烧伤损伤是一个重大的全球健康问题，给个体带来沉重的生理、心理和社会负担。在烧伤护理中应用的治疗程序中，更换敷料一直被认为是引起疼痛和焦虑最严重的干预措施之一。这些程序可能对治疗依从性产生负面影响，延长康复时间，并降低患者的整体生活质量。虽然通常会使用药物来减轻烧伤换药期间的疼痛和焦虑，但这些药物可能无法提供充分的缓解，并可能伴随不良副作用和药物依赖风险。因此，人们越来越重视能够增强患者舒适度和程序耐受性的补充性非药物策略。随着数字健康技术的快速发展，沉浸式视觉分散方法如虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和基于全息的系统已成为临床环境中的新型干预手段。

全息技术能够呈现交互式三维图像，可能有效转移患者对创伤性操作的注意力，并减少负面情绪反应。这项创新技术通过激活与分心相关的认知和感觉通路，有望减轻疼痛、焦虑和恐惧。尽管前景可观，但目前关于全息技术在烧伤换药过程中应用的科学证据仍然有限，且缺乏评估其疗效的对照临床试验。这项随机对照研究旨在探讨烧伤换药过程中应用全息技术对疼痛、焦虑、恐惧、患者满意度及生理反应的影响。该研究将在埃尔祖鲁姆市医院烧伤中心接受治疗的70名患者中开展。参与者将被随机分配到实验组，在该组中应用全息技术

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。