创伤性脑损伤干预康复研究与培训中心--青少年在线问题解决研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦青少年创伤性脑损伤(TBI)的在线干预研究。源站描述显示,研究拟招募165名11至18岁中重度TBI青少年,随机分配至TOPS、TOPS-Teen Only(TOPS-TO)或互联网资源对照组(IRC),比较多组在改善儿童行为与功能、父母抑郁与痛

Children's Hospital Medical Center, CincinnatiChildren's Hospital Medical Center, Cincinnati
clinicaltrials
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文本Traumatic Brain Injury
Rehabilitation Research and Training Center for Traumatic Brain Injury Interventions--Teen Online Problem Solving Study

基本信息

模态
文本
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

创伤性脑损伤干预康复研究与培训中心--青少年在线问题解决研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦青少年创伤性脑损伤(TBI)的在线干预研究。源站描述显示,研究拟招募165名11至18岁中重度TBI青少年,随机分配至TOPS、TOPS-Teen Only(TOPS-TO)或互联网资源对照组(IRC),比较多组在改善儿童行为与功能、父母抑郁与痛苦及家庭功能方面的效果。数据可用于评估在线问题解决干预对青少年TBI患者及其家庭的作用(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:创伤性脑损伤。青少年创伤性脑损伤(TBI)对青少年及其家庭都是重大压力源。现有干预措施稀少,且治疗可及性受距离和经济状况限制。基于既往发现和参与者反馈,我们拟通过开展多中心研究,比较TOPS与TOPS-Teen Only(TOPS-TO)在改善儿童行为和功能、父母抑郁和痛苦以及家庭功能方面的疗效,以扩展先前开发的TOPS干预。两种积极治疗的疗效将与互联网资源对照组(IRC)进行比较。在第1至3年,我们将招募165名11至18岁的中重度TBI儿童,并随机分配他们接受TOPS、TOPS-TO或IRC。我们预期TOPS将带来改善

【主题与分类】

主题标签:Traumatic Brain Injury。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01042899

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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

条件:创伤性脑损伤。青少年创伤性脑损伤(TBI)对青少年本人及其家庭而言都是重大的压力源。现有干预措施稀少,且治疗的可及性可能受距离和经济状况的限制。基于既往研究结果和参与者反馈,我们拟扩展先前开发的TOPS干预,开展一项多中心研究,比较TOPS与TOPS-青少年版(TOPS-TO)在改善儿童行为与功能、父母抑郁与痛苦以及家庭功能方面的疗效。两种积极治疗的疗效将与互联网资源对照组(IRC)进行比较。在第1至3年,我们将招募165名年龄在11至18岁之间、患有中度至重度TBI的儿童,并将他们随机分配接受TOPS、TOPS-TO或IRC。我们预期,相对于IRC,TOPS将改善儿童、照护者和家庭功能;但TOPS-TO仅会改善儿童行为与适应。

基于先前研究,我们预期TOPS的家庭层面治疗模式在改善社会资源较少的儿童/青少年的儿童行为方面可能比TOPS-TO更有效。鉴于这些预期,我们将检验以下假设:1)接受TOPS或TOPS-TO的TBI儿童在治疗后及6个月随访评估时,其行为问题将少于接受IRC的儿童,社交能力更强,功能更好。2)接受TOPS的儿童的照护者在治疗后及6个月随访评估时,将报告较少的抑郁和心理困扰、较少的亲子冲突以及更好的家庭功能,优于接受TOPS-TO或IRC的照护者。3)社会资源将调节治疗效果,即社会和经济资源有限的儿童在更全面的TOPS干预中将表现出更大的改善。我们假设青少年问题解决能力和沟通能力更好

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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