新助听器使用者及其社会参与
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦首次验配助听器的听力损失使用者,考察其在验配后12至13个月内社会参与的变化

基本信息
资源简介
新助听器使用者及其社会参与
New Hearing Aid Users and Their Social Participation 是一个登记于 clinicaltrials.gov 的研究数据集,主题聚焦听力损失人群首次验配助听器后的社会参与变化。该研究关注的核心问题是:人生中第一次验配助听器,是否会改变使用者的社会参与状况。研究采用混合方法设计,将听力学评估、问卷、半结构化访谈与调查研究结合起来,力图对初次使用助听器者在验配后约12至13个月内的相关经历获得全面而深入的理解。数据集围绕听力损失、助听器与社会参与三个主题标签组织,属于耳及乳突疾病分类下的其他类目,适合用于考察听力康复干预与社会行为之间关系的二次研究。
【数据集背景】
听力损失是影响沟通与社会互动的常见健康问题,助听器是最主要的康复手段之一。然而,首次验配助听器究竟能在多大程度上改变使用者的社会参与,仍是一个需要纵向追踪与多方法验证的问题。该数据集所依托的研究正是针对这一空白而设计,其背景条件明确指向听力损失、助听器与社会参与三个相互关联的领域,并以“首次验配”作为关键的入组特征,从而区别于长期或更换助听器的人群。
【数据内容】
数据集的内容围绕混合方法框架展开,包含听力学评估(听力测试以及外耳道与鼓膜的检查)、问卷、半结构化访谈和调查研究等多个组成部分。研究的主要结局指标是比较参与者在为期13个月的研究过程中,对社会参与情境下社会投入与体验的生态瞬时评估(EMA)评分差异;同时,这项纵向研究还将考察个体社会网络分析(SNA)的变化,以判断是否存在相应改变。主题标签为听力损失、助听器与社会参与。
【采集与来源】
数据来源于 clinicaltrials.gov 登记的研究。采集方式为混合方法,即在同一项研究中同时使用听力学客观评估、标准化问卷、半结构化访谈与调查研究,以多角度捕捉初次使用助听器者的经历。研究的时间跨度覆盖参与者自首次验配起约12至13个月的随访期,属于纵向设计。
【适用场景】
该数据集适用于听力康复与听力损失相关研究,例如考察首次助听器验配对社会参与的影响、分析生态瞬时评估在听力康复纵向研究中的应用、探讨社会网络结构随助听器使用而发生的变化,以及开展听力学评估与主观问卷、访谈资料相结合的混合方法研究。也可用于耳及乳突疾病相关主题下的方法学参考。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07866586
标准获取流程:
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:听力损失、助听器、社会参与。首次助听器验配是否会改变社会参与?本研究采用混合方法,包括听力学评估(听力测试及耳道和鼓膜检查)、问卷、半结构化访谈和调查,旨在全面深入地了解初次使用助听器者在社会参与方面的体验(最初12-13个月内)。主要目标:主要结局指标将是比较受试者在参与研究的13个月期间,对社会参与情境的社会投入与体验的生态瞬时评估(EMA)评分。本纵向研究将考察个体社会网络分析(SNA)的差异,以了解社会结构是否随时间发生变化。这将涉及考察网络规模、与个人所从事活动相关的联系数量、他们对社会联系的感受以及从社会网络中获得的支持。
评估以下方面的纵向变化:* 听力设备国际结局量表(IOI-HA)问卷——助听器的有效性。* 修订版听力障碍量表(RHHI)——听力损失对情感和社会的影响。* 社会参与限制问卷(SPaRQ)——听力如何限制社交生活 * 听力相关生活方式问卷(HEARLI-Q)——听力能力在日常聆听情境中的影响。定性结局测量——通过反思性主题分析,研究纵向研究中的半结构化访谈和开放式文本框回答,以探索个人视角、动机以及对与社会参与困难和回避相关问题的反应
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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