成人银屑病患者在线治疗师引导接受式音乐疗法
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为成人银屑病患者在线治疗师引导接受式音乐疗法。源站描述显示,RePSO 是一项单中心、随机、对照、平行组优效性试验,包含三组,所有参与者继续接受由治疗临床医生选择的皮肤病治疗

基本信息
资源简介
成人银屑病患者在线治疗师引导接受式音乐疗法
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为成人银屑病患者在线治疗师引导接受式音乐疗法。源站描述显示,RePSO 是一项单中心、随机、对照、平行组优效性试验,包含三组,所有参与者继续接受由治疗临床医生选择的皮肤病治疗。研究涉及银屑病、心理困扰、抑郁症状和焦虑等状况,可用于探索在线音乐疗法对银屑病患者心理与皮肤相关结局的影响(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):状况:银屑病(PsO)、心理困扰、抑郁症状、焦虑。RePSO 是一项单中心、随机、对照、平行组优效性试验,包含三组。所有参与者继续接受由其治疗临床医生选择的皮肤病治疗。被分配到活性对照组的参与者完成一个标准化的在线音频节目,该节目由罗马尼亚诗歌或短篇故事配以放松背景音乐组成。被分配到治疗师引导接受式音乐疗法的参与者接受一个个体化在线节目,该节目依据初始音乐治疗访谈和每周结构化反馈制定。两个音频节目均规定每周三次、每次20分钟、持续四周,共12次。主要估计目标在干预后三个月评估时比较治疗师引导接受式音乐疗法与基于音频的活性对照组。
【主题与分类】
主题标签:Psoriasis (PsO)、Psychological Distress、Depressive Symptom、Anxiety。本站分类:皮肤疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05894759
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放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/NCT05894759
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:银屑病(PsO)、心理困扰、抑郁症状、焦虑。RePSO是一项单中心、随机、对照、平行组优效性试验,分为三组。所有参与者继续接受由其治疗临床医生选择的皮肤科治疗。被分配至活性对照组的参与者完成了一项标准化在线音频程序,内容包括在放松背景音乐中呈现的罗马尼亚诗歌或短篇故事。被分配至治疗师引导的接受式音乐治疗组的参与者接受了一项个体化在线程序,该程序基于初始音乐治疗访谈和每周结构化反馈制定。两项音频程序均规定每周三次、每次20分钟,持续四周,共计12次。主要估计目标在干预后三个月评估时比较治疗师引导的接受式音乐治疗与基于音频的活性对照,评估指标为皮肤病生活质量指数、感知压力量表视觉模拟评分、广泛性焦虑障碍量表-7和患者健康问卷-9,并对伴随皮肤科治疗的变化采用治疗策略。六个月评估评估了效应的持续性。
临床医生评定的银屑病严重程度由对随机分组不知情的结果评估者进行评估。酒精使用信息采用酒精使用障碍筛查量表(AUDIT)评估,尼古丁及其他药物使用情况,以及采用修订版疾病感知问卷评估的疾病感知,均作为研究更广泛的行为与心理社会评估的一部分进行收集。这些变量保留用于RePSO数据集的另一项次要探索性分析。任何由此产生的发表成果都将标明试验注册号(NCT05894759),区分随机治疗效应与涉及物质使用和疾病感知的非随机关联,并避免与主要银屑病手稿中报告的分析和发现重复。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




