医生意见不一,患者受苦:欧洲耳鸣管理异质性案例

该数据集来自 DataverseNL,发布于 2017 年,聚焦欧洲范围内耳鸣管理的异质性。其背景是耳鸣仍是科学与临床难题,有效治疗与管理知识增长对临床实践影响甚微,转诊路径冗长、模糊且间接

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表格Medicine, Health and Life SciencesSocial SciencesTinnitusStandard of carePan-EuropeanGuidelines
Doctors disagree, patients suffer: The case of heterogeneous tinnitus management across Europe

基本信息

模态
表格
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

医生意见不一,患者受苦:欧洲耳鸣管理异质性案例

Doctors disagree, patients suffer: The case of heterogeneous tinnitus management across Europe

该数据集来自 DataverseNL,发布于 2017 年,聚焦欧洲范围内耳鸣管理的异质性。其背景是耳鸣仍是科学与临床难题,有效治疗与管理知识增长对临床实践影响甚微,转诊路径冗长、模糊且间接。COST Action TINNET(2014-2018)第一工作组“临床指南”汇集欧洲不同领域临床专家,旨在制定有意义且可操作的耳鸣管理、评估与治疗临床指南。数据集可用于了解当前耳鸣标准的存在与知识现状,为制定欧洲指南提供范围界定基础(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2017。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:耳鸣仍然是一个科学和临床问题,因为尽管关于耳鸣有效治疗和管理的知识在不断增长,但这对临床实践的影响微乎其微。有证据表明,在常规耳鸣照护中,冗长、模糊且间接的转诊路径持续存在。COST Action TINNET(2014-2018)第一工作组“临床指南”(

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、Social Sciences、Tinnitus、Standard of care、Pan-European、Guidelines。本站分类:耳鼻咽喉疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://dataverse.nl/citation?persistentId=doi:10.34894/TISAGC

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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

背景:耳鸣仍然是一个科学和临床难题,尽管关于耳鸣有效治疗和管理的知识不断增长,但这对临床实践的影响却微乎其微。有证据表明,在常规耳鸣诊疗中,长期存在冗长、不明晰且间接的转诊路径。COST行动TINNET(2014-2018)第一工作组“临床指南”(http://tinnet.tinnitusresearch.net/index.php/2015-10-29-10-22-16/wg-1-clinical)由来自不同领域的欧洲临床专家组成,其主要目标是制定有意义且可操作的耳鸣患者管理、评估和治疗临床指南。目的:朝着制定有意义且可操作的欧洲耳鸣患者评估和治疗指南迈出的第一步,涉及对耳鸣诊疗中现有标准及其认知现状的范围界定。人们普遍认为,如果能够识别障碍,并根据实践的具体决定因素系统地调整实施活动,那么改变专业实践的努力就会更加成功。

方法:开展了一项泛欧洲调查,对象包括专家、临床医生和政策制定者,旨在深入了解欧洲各国耳鸣医疗保健中关于治疗与评估、标准及指南的专家意见现状。结果:结果显示,在比较北欧、南欧和东欧国家时,关于国家医疗保健结构、耳鸣定义及耳鸣患者特征,以及管理、治疗和诊断方面的报告存在差异。这些差异指出了在制定有意义且可操作的欧洲耳鸣评估与治疗指南时需考虑的7个重要障碍。

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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