支持家长明智选择

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为支持家长明智选择,本站归类于呼吸系统疾病下的哮喘。覆盖的病症包括普通感冒、咽炎、急性中耳炎、急性哮喘、细支气管炎、儿童 ALL,以及家长群体

University of AlbertaUniversity of Alberta
clinicaltrials
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其他分类Common ColdPharyngitisAcute Otitis MediaAcute AsthmaBronchiolitisPediatric ALLParents
Supporting Parents to Choose Wisely

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

支持家长明智选择

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为支持家长明智选择,本站归类于呼吸系统疾病下的哮喘。覆盖的病症包括普通感冒、咽炎、急性中耳炎、急性哮喘、细支气管炎、儿童 ALL,以及家长群体。源站描述指出,患者期望是导致不适当照护的关键驱动因素,患者就诊时希望获得诊断检查或处方等干预;越来越多文献表明,提高患者的知识和意识可影响其就医行为及对医疗专业人员的期望;行为理论也表明,行为改变的前兆是意识、知识和意向;知识转化关注传播证据以改善这些结果,在儿科医疗背景下,将家长和法定监护人连接到研究证据。该数据可用于研究家长健康知识、就医行为与期望相关的分类问题(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:普通感冒、咽炎、急性中耳炎、急性哮喘、细支气管炎、儿童 ALL、家长。目的与理由:不适当照护的一个关键驱动因素是患者期望;也就是说,患者在寻求照护时希望做点什么,无论是诊断性检查还是处方等某种形式的干预。越来越多的文献提供证据表明,提高患者的知识和意识可以影响其行为,包括决定是否寻求照护,或在确实寻求照护时对医疗专业人员的期望。此外,行为理论表明,行为改变的前兆是意识、知识和意向。知识转化(KT)关注传播证据以改善此类结果。在儿科医疗背景下,将家长和法定监护人与研究证据连接起来

【主题与分类】

主题标签:Common Cold、Pharyngitis、Acute Otitis Media、Acute Asthma、Bronchiolitis、Pediatric ALL、Parents。本站分类:呼吸系统疾病/哮喘。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06005337

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06005337

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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

病症:普通感冒、咽炎、急性中耳炎、急性哮喘、毛细支气管炎、儿童急性淋巴细胞白血病、父母。目的与理由 导致不当医疗的一个关键驱动因素是患者的期望;也就是说,患者在寻求医疗时希望采取某些措施,无论是诊断测试还是诸如处方之类的某种干预形式。越来越多的文献证据表明,增加患者的知识和意识可以影响他们在决定寻求医疗时的行为,或者影响他们在寻求医疗时对医疗专业人员的期望。此外,行为理论指出,行为改变的前兆是意识、知识和意图。知识转化(KT)关注的是传播证据以改善此类结果。在儿科医疗保健的背景下,将父母和法定监护人与研究证据联系起来,有能力改善健康决策并降低卫生系统成本。非预约医疗服务的最主要使用者是儿童,他们也在急诊科(ED)就诊中占很大比例,而这些就诊本可以在其他地方(例如初级保健或家中)得到处理。

影响父母决定在何处、何时以及为何为孩子寻求非预约医疗服务,存在多种复杂因素和情况。近期一项系统综述强调,父母感受到要被视为“尽到本分”的压力与寻求医疗服务有关。然而,担心因小病浪费医生时间被视为寻求医疗服务的障碍。因此,父母和照护者应成为促进赋权工作的目标人群。父母赋权可被定义为“父母能够增强对影响其子女健康的决策和行动的控制力的过程”。支持和赋权父母的一种机制可能是通过加拿大明智选择(Choosing Wisely Canada, CWC)建议的知识转化(KT)来实现。越来越明显的是,父母需要知识和信心来参与医疗决策。

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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