医护人员情绪负担与COVID-19感染
该数据集来源于clinicaltrials.gov,主题为医护人员在COVID-19疫情中的情绪负担与心理困扰。源站描述指出,COVID-19临床表现高度多态,可从少症状感染到急性呼吸窘迫综合征或多系统器官衰竭,总体病死率约3%至4%,治疗以对症为主

基本信息
资源简介
医护人员情绪负担与COVID-19感染
该数据集来源于clinicaltrials.gov,主题为医护人员在COVID-19疫情中的情绪负担与心理困扰。源站描述指出,COVID-19临床表现高度多态,可从少症状感染到急性呼吸窘迫综合征或多系统器官衰竭,总体病死率约3%至4%,治疗以对症为主。在此背景下,被分配至COVID病房的医护人员面临沉重工作负荷与情绪负担,可能导致心理痛苦甚至职业倦怠及其后果。该数据可用于研究医护人员心理压力、情绪负担及相关职业健康问题(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:情绪困扰;COVID-19。COVID-19(即严重急性呼吸综合征冠状病毒2(SARS-CoV-2))具有高度多态的临床表现,范围从少症状感染到严重、可能复杂的急性呼吸窘迫综合征或多系统器官衰竭形式。病情最初可能严重,也可能分两阶段进展,在首发症状后7至10天恶化,总体病死率为3%至4%。其管理本质上是对症治疗,因为迄今尚无抗病毒治疗在该病症中显示出临床获益。在此背景下,被分配至COVID病房的医护人员将面临沉重的工作负荷和情绪负担,这可能导致心理痛苦甚至职业倦怠及其后果。因此,我们希望使用经过验证的工具来描述,
【主题与分类】
主题标签:Emotionnal Distress; COVID-19。本站分类:呼吸系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04350099
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04350099
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 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:情绪困扰;COVID-19。COVID-19(全称为严重急性呼吸综合征冠状病毒2型(SARS-CoV-2))具有高度多态的临床表现,从少数症状感染到严重、可能复杂的 forms,伴有急性呼吸窘迫综合征或多系统器官衰竭。病情可能起初即严重,也可能分两阶段进展,在首次症状出现后7至10天恶化,总体病死率为3%至4%。其管理主要是对症治疗,因为迄今为止,尚无抗病毒治疗在此病症中显示出临床益处。在此背景下,被分配至COVID病房的医疗保健专业人员将面临沉重的工作量和情感负担,这可能导致心理痛苦甚至职业倦怠及其后果。因此,我们希望使用经过验证的工具,描述利摩日大学医院和埃斯基罗尔大学医院的护理人员在面对这一新的大流行病感染时的情绪演变。
将在研究开始时和结束时对照顾者进行评估,内容涉及他们的焦虑和抑郁状态、个人韧性能力以及同理心程度。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络,提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




