腭裂儿童高强度和低强度言语干预：儿童、照护者与言语语言病理学家的感知

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06895395

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病：唇裂和腭裂，儿童言语障碍。唇（和）腭裂（CP±L）是最常见的面部和颅骨先天性异常，具有显著的社会影响，涉及言语、听力、喂养、口腔行为、牙列及对外观的满意度。这些后果对社交融入和幸福感产生长期且负面的影响。世界卫生组织（WHO）强调了显著的经济负担，包括发病率、医疗保健费用、情感困扰和社会排斥对患者、其家庭及社会的影响。本研究旨在基于干预提供者（初级保健言语语言病理学家）和干预接受者（CP±L儿童及其照护者）的感知，比较CP±L儿童高强度和低强度言语干预的效果。将对干预提供者和接受者进行个别半结构化访谈，以探讨对两种言语干预强度的感知、体验及可接受性。潜在参与者将被告知访谈将被录音。

实际访谈将在对参与者最方便的地点与时间进行。每次访谈将使用Roland R-05高质量录音笔进行录音。访谈结束后，所有参与者将被要求完成一份关于其人口统计学信息的问卷。此外，还将从CP±L儿童的医疗记录中收集有关腭裂类型、腭裂闭合时间与方式、任何二次手术以及耳科/听力学数据的信息。基于这项定性研究，可以对高强度治疗方案做出可能的调整。这样一来，这些修改将与这些关键利益相关者息息相关。这也将促进高强度言语治疗在临床言语治疗实践中的实施与广泛使用。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。