口腔健康教育及信息框架对埃及难民口腔健康状况的影响

本数据集来自clinicaltrials.gov,关注口腔健康教育及信息框架对埃及难民口腔健康状况的影响。研究在埃及亚历山大开展,纳入面临被迫流离失所、常经历创伤的难民群体,比较收益框架短信组、损失框架短信组与对照组

Alexandria UniversityAlexandria University
clinicaltrials
浏览 10
文本分类Caries,DentalPlaque, DentalGingivitis
Oral Health Education and Message Framing Effect on Oral Health Status of Refugees in Egypt

基本信息

模态
文本
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

口腔健康教育及信息框架对埃及难民口腔健康状况的影响

本数据集来自clinicaltrials.gov,关注口腔健康教育及信息框架对埃及难民口腔健康状况的影响。研究在埃及亚历山大开展,纳入面临被迫流离失所、常经历创伤的难民群体,比较收益框架短信组、损失框架短信组与对照组。主要结局为通过牙菌斑变化衡量的口腔健康行为改善,次要结局为口腔健康相关生活质量变化,并涉及口腔健康知识、态度与行为。数据可用于口腔健康教育干预、信息框架效应及难民口腔健康促进研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:龋齿、牙菌斑、牙龈炎,评估了口腔健康生活质量(OHQoL)。难民面临被迫流离失所,且常经历创伤,是一个具有独特医疗需求的脆弱群体。口腔健康被认为是影响生活质量的重要因素。因此,本研究旨在评估信息框架对埃及亚历山大一组难民口腔健康行为改善的效果。一项三臂整群随机对照临床试验将比较收益框架移动短信组、损失框架移动短信组和对照组。主要结局是通过牙菌斑变化衡量的口腔健康行为改善,次要结局是评估口腔健康相关生活质量的变化。此外,还包括口腔健康知识、态度和行为。

【主题与分类】

主题标签:Caries,Dental、Plaque, Dental、Gingivitis。本站分类:口腔疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06649760

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

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/NCT06649760

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:龋齿、牙菌斑、牙龈炎、口腔健康相关生活质量(OHQoL)评估。难民面临被迫流离失所,且常遭受创伤经历,是一个具有独特医疗需求的脆弱群体。口腔健康被认为是影响生活质量的重要因素。因此,本研究旨在评估信息框架对埃及亚历山大一组难民口腔健康行为改善的效果。一项三臂整群随机对照临床试验将比较收益框架移动短信组、损失框架移动短信组和对照组。主要结局是通过牙菌斑变化衡量的口腔健康行为改善,次要结局是评估口腔健康相关生活质量的变化。此外,还将评估难民的口腔健康知识、态度和行为。

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。

获取专属数据定制方案