马里兰州中部 Y 启蒙计划哮喘实施

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为马里兰州中部 Y 启蒙计划(Head Start)中的儿童哮喘实施研究

Johns Hopkins UniversityJohns Hopkins University
clinicaltrials
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其他分类Asthma in ChildrenImplementationPreschool Children
Y of Central Maryland Head Start Asthma Implementation

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

马里兰州中部 Y 启蒙计划哮喘实施

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为马里兰州中部 Y 启蒙计划(Head Start)中的儿童哮喘实施研究。数据覆盖低收入学龄前少数族裔儿童哮喘症状的多层次干预项目(ABC Asthma)的转化与推广问题,涉及儿童哮喘、实施科学和学龄前儿童等主题。可用于研究如何将有效的哮喘干预项目转化为可持续的实施方案,以减少哮喘健康差异,并支持儿童哮喘相关的分类或实施效果分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:儿童哮喘、实施、学龄前儿童。尽管有强有力的证据表明多层次项目在减少低收入学龄前少数族裔儿童哮喘症状方面有效,但我们在如何最好地将这些有效干预转化为可持续项目以缩小已知哮喘健康差异方面仍存在认识空白。启蒙计划(Head Start,HS)每年通过关注早期学习、身体健康和家庭参与,为美国超过一百万低收入儿童提供服务。HS 致力于实施循证项目以促进儿童整体福祉,并因哮喘症状对缺课和儿童发展的有害影响而专注于解决哮喘问题。我们已经证明了一种多层次员工和家庭教育项目(ABC Asthma)的有效性,该项目显著减少了哮喘症状和 c

【主题与分类】

主题标签:Asthma in Children、Implementation、Preschool Children。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/NCT05004714

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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

条件:儿童哮喘、实施、学龄前儿童。尽管有强有力的证据基础表明多层次项目在减少低收入学龄前少数族裔儿童哮喘症状方面有效,但我们在如何最好地将这些有效干预措施转化并扩展为可持续项目,从而减少已知的哮喘健康差异方面,仍存在认识空白。启蒙计划(Head Start, HS)每年通过关注早期学习、身体健康和家庭参与,为美国超过一百万低收入儿童提供服务。HS致力于实施循证项目以促进儿童整体福祉,并因哮喘症状对缺课和儿童发展的有害影响而专注于解决这一问题。我们已经证明了一项多层次员工和家庭教育项目(ABC哮喘)的有效性,该项目显著减少了哮喘症状和口服皮质类固醇的疗程。然而,这些干预措施并未成功整合到社区组织中以实现长期可持续性。

目前尚不清楚如何最好地扩大这些基于证据的哮喘干预措施,并将其落实到服务于高风险儿童的低资源社区组织中。实施策略往往是在缺乏理论指导下制定的,可能无法针对具体环境进行调整。本项目的总体目标是为哮喘教育项目的实施提供最佳实践依据,具体包括:1)系统评估使用干预映射(intervention mapping)与Head Start利益相关方合作制定定制化实施策略的过程;2)考察与ABC哮喘项目实施相关的员工层面和组织层面的决定因素;3)评估定制化实施策略在实施结果、学校缺勤及其他健康结果方面的成效。马里兰中部YMCA已积极响应,同意在四个社区的40个站点实施马里兰ABC HS哮喘项目,这四个社区分别是:巴尔的摩市、巴尔的摩县、安妮阿伦德尔县和乔治王子县。

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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