CLEFT-Q 的重测信度、反应度与可解释性

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05775679

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
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   • 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：唇裂和腭裂。这项观察性研究的目标是在唇裂和/或腭裂患者群体中测试CLEFT-Q问卷。它旨在回答的主要问题是：1. CLEFT-Q评分随时间推移是否可靠？2. CLEFT-Q能否检测手术治疗干预后的变化？3. 在无唇裂和/或腭裂的对照人群中，CLEFT-Q的常模是什么？4. 在唇裂和/或腭裂的不同亚群中，CLEFT-Q的最小临床重要变化是多少？5. CLEFT-Q评分的变化是否与手术干预后客观结果的变化相关？6. 患者在手术干预前表达的主要期望是什么？7. 患者如何看待手术干预后的结果满足他们的期望？8. 患者术后是否表达了CLEFT-Q未考察的重要概念？9. 医疗保健专业人员如何看待使用CLEFT-Q对临床决策和流程的影响？参与者将1. 间隔两周填写两次CLEFT-Q问卷。2. 在手术前和术后1年。3.

接受关于他们与手术或使用CLEFT-Q相关经历的访谈。研究人员将比较唇裂和腭裂患者群体的结果，以查看他们与无唇裂和腭裂群体之间是否存在差异。

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。