高危新生儿母亲中父亲参与护理指导与母乳喂养自我效能

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07834008

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

条件：早产、低出生体重、新生儿呼吸窘迫综合征、新生儿高胆红素血症、腹泻。本研究旨在评估与常规护理相比，一项结构化护理指导方案通过增加父亲在住院高危新生儿照护中的参与度，是否能改善产妇结局。将纳入入住新生儿中级护理病房的高危新生儿的父母。对照组家庭将接受住院期间提供的常规护理教育。干预组家庭将接受结构化护理指导方案，包括分步式父母教育、书面教育材料、教学视频，以及父亲积极参与母乳喂养支持和婴儿照护。本研究将在出院时及出院后一个月比较两组在产妇母乳喂养自我效能、感知配偶支持、感知护理支持、父母压力、母乳喂养相关焦虑及母乳喂养实践方面的差异。

这些发现可能有助于开发以家庭为中心的护理干预措施，增强父亲的参与度，并改善高危新生儿家庭的母乳喂养结果。

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。