血吸虫病精神卫生与心理社会结局:117篇中文研究的范围综述与英文综合

该OSF项目支持一项关于血吸虫病精神卫生与心理社会结局的PRISMA-ScR范围综述,最终分析集纳入128项研究,包括117篇中文和11篇英文报告,涵盖98项晚期疾病研究、2项急性血吸虫病研究和28项分期不明确研究

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文本Chinamental healthneglected tropical diseasesPRISMA-ScRpsychosocial outcomesschistosomiasisscoping review
Mental health and psychosocial outcomes in schistosomiasis: a scoping review and English-language synthesis of 117 Chinese-language studies

基本信息

模态
文本
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

血吸虫病精神卫生与心理社会结局:117篇中文研究的范围综述与英文综合

该OSF项目支持一项关于血吸虫病精神卫生与心理社会结局的PRISMA-ScR范围综述,最终分析集纳入128项研究,包括117篇中文和11篇英文报告,涵盖98项晚期疾病研究、2项急性血吸虫病研究和28项分期不明确研究。项目提供检索与筛选审计、研究层面数据、干预内容表以及与近期定量综合的重叠验证。数据可用于了解血吸虫病精神心理结局的研究分布、证据缺口及干预内容特征(来源 osf.io)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该OSF项目支持一项关于血吸虫病精神卫生与心理社会结局的PRISMA-ScR范围综述。最终分析集纳入128项研究:117篇中文和11篇英文报告,包括98项晚期疾病研究、2项急性血吸虫病研究和28项分期不明确研究。项目提供检索与筛选审计、研究层面数据、干预内容表以及与近期定量综合的重叠验证。最终PRISMA-ScR流程:识别1,507条记录;去除632条重复记录;筛选875条记录;通过引文检索额外识别45份报告;寻求233份报告;因书目信息不足在检索前排除2份;未获取13份;评估218份的资格;全文阶段排除90份;纳入128份。第二评审员与第一评审员共同核实了所有875项标题/摘要决定。

【主题与分类】

主题标签:China、mental health、neglected tropical diseases、PRISMA-ScR、psychosocial outcomes、schistosomiasis、scoping review。本站分类:精神与行为障碍。

【获取与许可】

源站页面:https://osf.io/7qvsx

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    • 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

该OSF项目支持一项关于血吸虫病心理健康与社会心理结局的PRISMA-ScR范围综述。最终分析集纳入128项研究:117篇中文文献和11篇英文文献,包括98项晚期疾病研究、2项急性血吸虫病研究和28项分期不明确的研究。该项目提供检索与筛选审计、研究层面数据、干预内容表,以及与近期定量综合研究的重叠验证。最终PRISMA-ScR流程图:识别记录1,507条;去除重复632条;筛选记录875条;通过引文检索额外识别报告45篇;寻求获取报告233篇;因书目信息不足在获取前排除2篇;未获取13篇;评估合格性218篇;全文阶段排除90篇;纳入128篇。第二评审员在可见第一评审员决定的情况下核验了全部875项题名/摘要决定。这属于非盲法核验,而非独立的双人重复筛选。冻结注册反映的是该综述的较早版本。

最终分析集和筛选流程记录在当前S1表、Audit_closure_public.xlsx和Screening_Decision_Log_875_records.xlsx中。最终分析纳入128项研究。第二次审阅为非盲法核验,可查看第一审阅者的决定,并非独立的双人筛选。

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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