护理学生产后出血混合模拟培训

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07854106

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：产后出血、模拟培训、护理教育、临床准备度、学习满意度与自信心。摘要 产后出血（PPH）是全球孕产妇死亡和发病的主要原因，要求护理学生掌握理论知识和临床能力，以便安全有效地进行管理。混合模拟整合了标准化患者与高保真模拟器，是一种创新的教育方法，可同时提升沟通能力和精神运动技能。这项前瞻性随机对照研究旨在评估基于混合模拟的产后出血管理培训对护理学生学习满意度、自信心和临床准备度的影响。该研究在埃斯基谢希尔奥斯曼加齐大学健康科学学院护理系三年级护理学生中进行。参与者被随机分配到接受使用标准化患者和分娩模拟器的混合模拟培训的干预组，或接受常规教育的对照组。

采用个人信息表、学习满意度与自信心量表以及护理临床准备度量表，在干预前后收集数据，以评估组间结果。

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。