学习坚持:路易体痴呆中的同伴导师支持与照护者教育

PERSEVERE 是一项基于社会认知理论、结合修订版压力过程模型的理论干预,通过培训同伴导师提供社会支持,并针对路易体痴呆患者常见住院原因开展教育,以提升照护者的照护掌握感与疾病知识

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clinicaltrials
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图像预测Lewy Body DiseaseParkinson Disease DementiaDementia With Lewy Bodies
Learning to PERSEVERE: Peer Mentor Support and Caregiver Education in Lewy Body Dementia

基本信息

模态
图像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

学习坚持:路易体痴呆中的同伴导师支持与照护者教育

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦路易体痴呆(Lewy Body Disease)、帕金森病痴呆(Parkinson Disease Dementia)与路易体痴呆(Dementia With Lewy Bodies)患者照护者。PERSEVERE 是一项基于社会认知理论、结合修订版压力过程模型的理论干预,通过培训同伴导师提供社会支持,并针对路易体痴呆患者常见住院原因开展教育,以提升照护者的照护掌握感与疾病知识。研究包括修订导师培训课程、对话指南与资源手册,并组织已培训导师、照护者及专业人员焦点小组。可用于照护者教育、同伴支持与干预效果预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Lewy Body Disease、Parkinson Disease Dementia、Dementia With Lewy Bodies。科学前提。PERSEVERE 是一项基于理论的干预,将社会认知理论构念应用于修订版压力过程模型,以改善照护掌握感并最终改善结局。PERSEVERE 针对路易体痴呆患者常见住院原因的教育,结合来自受训同伴导师的社会支持,以增强照护者的掌握感和路易体痴呆知识。社会认知理论(SCT)提出,行为改变是动态的,受期望、观察学习和环境相互影响。研究程序。目标 1(2020 年秋季):修订导师培训课程、对话指南和资源手册。团队将召集先前受训导师、路易体痴呆照护者和路易体痴呆专业人员的焦点小组,向每组展示该或

【主题与分类】

主题标签:Lewy Body Disease、Parkinson Disease Dementia、Dementia With Lewy Bodies。本站分类:神经系统疾病/帕金森病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04649164

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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

疾病:路易体病、帕金森病痴呆、路易体痴呆。科学前提。PERSEVERE是一项基于理论的干预措施,它将社会认知理论构念应用于修订后的压力过程模型,以提高照护者的掌控感并最终改善结果。PERSEVERE针对路易体痴呆患者常见住院原因的教育,并结合来自经过培训的同伴导师的社会支持,以增强照护者的掌控感和路易体痴呆知识。社会认知理论(SCT)提出,行为改变是动态的,受期望、观察学习和环境相互影响的影响。研究程序。目标1(2020年秋季):修订导师培训课程、对话指南和资源手册。团队将召集由先前接受过培训的导师、路易体痴呆照护者和路易体痴呆专业人员组成的焦点小组,向每组展示原始导师课程(培训演示幻灯片和手册)以及拟纳入修订课程的教育资源,并获取他们的反馈。

将采用框架分析法指导导师课程的修订,提供实用清单、目标设定以及针对LBD照护掌握关键领域的分步指南,并辅以社会支持,整体结构为为期16周的PERSEVERE课程。目标2(2021年冬季):在PERSEVERE修订期间招募并筛选36名同伴导师,随后于2021年初为导师开展两次为期6-7小时的培训课程。每位入选导师将参加一次培训课程,内容涵盖:1)研究后勤、期望与知情同意;2)导师基线数据收集;3)积极倾听、导师指导、目标设定与边界设定;4)LBD概述、住院风险因素、对照护者的影响;5)症状管理与照护问题的实用方法。将逐周介绍PERSEVERE课程及配套手册。研究者将征集问题并进行角色扮演对话。该研究

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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