虚拟现实用于烧伤儿童的疼痛与恐惧

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为虚拟现实用于烧伤儿童的疼痛与恐惧。源站描述涉及烧伤、操作性疼痛、急性疼痛、恐惧及心理压力等状况,指出儿童烧伤后需反复接受换药等疼痛性操作,管理不当可导致行为抗拒、痛觉敏感、预期性焦虑及广泛性焦虑障碍、医疗恐惧症、创伤后应激障碍等长期心理后遗症

Mansoura UniversityMansoura University
clinicaltrials
浏览 15
基因组BurnsPain, ProceduralPain, AcuteFearStress, Psychological
Virtual Reality for Pain and Fear in Children With Burns

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

虚拟现实用于烧伤儿童的疼痛与恐惧

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为虚拟现实用于烧伤儿童的疼痛与恐惧。源站描述涉及烧伤、操作性疼痛、急性疼痛、恐惧及心理压力等状况,指出儿童烧伤后需反复接受换药等疼痛性操作,管理不当可导致行为抗拒、痛觉敏感、预期性焦虑及广泛性焦虑障碍、医疗恐惧症、创伤后应激障碍等长期心理后遗症,并强调在药物镇痛之外,非药物干预受到高度推荐。数据可用于研究虚拟现实等非药物干预对烧伤儿童操作性疼痛与恐惧的作用(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):状况:烧伤、操作性疼痛、急性疼痛、恐惧、心理压力。背景与理由:烧伤是儿童期最具破坏性的身体创伤形式之一,对身体健康、心理福祉和发育造成深远影响。烧伤儿童反复经历疼痛性操作,尤其是换药,这是烧伤护理中必要但令人痛苦的环节。对操作性痛苦管理不当可导致行为抗拒、痛觉敏感性增加、预期性焦虑,以及包括广泛性焦虑障碍、医疗恐惧症和创伤后应激障碍在内的长期心理后遗症。虽然药物镇痛至关重要,但疼痛不仅是感觉体验,也是情绪和认知体验,因此非药物干预被高度推荐为

【主题与分类】

主题标签:Burns、Pain, Procedural、Pain, Acute、Fear、Stress, Psychological。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07740980

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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:烧伤、操作性疼痛、急性疼痛、恐惧、压力、心理。背景与依据:烧伤是儿童期最具破坏性的身体创伤之一,对身体健康、心理福祉和发育产生深远影响。烧伤患儿反复经历疼痛性操作,尤其是换药,这是烧伤护理中必要但令人痛苦的环节。操作性痛苦若管理不当,可导致行为抗拒、疼痛敏感性增加、预期性焦虑,以及长期心理后遗症,包括广泛性焦虑障碍、医疗恐惧症和创伤后应激障碍。虽然药物镇痛至关重要,但疼痛不仅是感觉体验,也是情绪和认知体验,因此强烈推荐非药物干预作为辅助手段。分散注意力技术是最常被优先选用的非药物方法之一。近年来,虚拟现实(VR)作为一种创新的分散注意力技术崭露头角,通过提供沉浸式视觉和听觉体验,将注意力从疼痛刺激上转移开。

虚拟现实是安全、有效的,并能高度隔离医疗环境,让儿童与虚拟世界互动。尽管越来越多的证据支持虚拟现实用于操作性疼痛管理,但仍存在关键空白。大多数儿科虚拟现实研究仅关注疼痛强度,对恐惧和行为困扰作为共同主要结局的考察有限。在埃及或中东医疗环境中开展的随机对照试验很少。本试验通过在资源受限的医疗环境中对虚拟现实的多维效应进行严格评估,来填补这些空白。研究设计这是一项随机对照试验,采用两个平行组,按1:1比例分配。该试验将依据CONSORT声明进行设计、实施和报告。该试验将

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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