AAV患者与临床医生共享决策定性焦点小组研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 ANCA 相关性血管炎(AAV)患者与临床医生对共享决策的不同观点,采用焦点小组的定性研究方法

University of the West of EnglandUniversity of the West of England
clinicaltrials
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医学影像ANCA Associated Vasculitis (AAV)
Qualitative Study With Focus Groups of People Living With ANCA-associated Vasculitis (AAV) and Clinicians, to Explore Different Perspectives on Shared Decision-making in AAV.

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

AAV患者与临床医生共享决策定性焦点小组研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 ANCA 相关性血管炎(AAV)患者与临床医生对共享决策的不同观点,采用焦点小组的定性研究方法。AAV 是一类以小血管炎症为特征的多系统自身免疫性疾病,涵盖 GPA、MPA 和 EGPA,可累及多个器官并影响健康相关生活质量,患者常就诊于肾内科、风湿科等不同专科。数据集可用于了解患者与医生在治疗决策中的看法差异,为改善医患沟通和共享决策提供依据(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:ANCA 相关性血管炎(AAV)。ANCA 相关性血管炎(AAV)是一类以小血管炎症为特征的多系统自身免疫性疾病。这一统称涵盖肉芽肿性多血管炎(GPA)、显微镜下多血管炎(MPA)和嗜酸性肉芽肿性多血管炎(EGPA)。AAV 患者可能罹患累及器官并危及生命的疾病,其健康相关生活质量会受到多方面影响。患者可在不同医学专科接受诊疗,例如肾内科和风湿科。英国和爱尔兰国家血管炎登记处以及患者慈善机构 Vasculitis UK、Vasculitis Ireland Awareness 和 UK Kidney Association 已认定,支持患者帮助其管理和与疾病良好共存对 AAV 患者至关重要。根据 NICE,sh

【主题与分类】

主题标签:ANCA Associated Vasculitis (AAV)。本站分类:泌尿生殖系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07859995

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数据说明

疾病:ANCA相关性血管炎(AAV)。ANCA相关性血管炎(AAV)是一组以心血管炎症为特征的多系统自身免疫性疾病。这一统称涵盖肉芽肿性多血管炎(GPA)、显微镜下多血管炎(MPA)和嗜酸性肉芽肿性多血管炎(EGPA)。AAV患者可能面临危及器官和生命的疾病,其健康相关生活质量会受到多方面影响。患者可在不同医学专科接受诊疗,例如肾脏科和风湿科。英国和爱尔兰国家血管炎登记处以及患者慈善机构Vasculitis UK、Vasculitis Ireland Awareness和UK Kidney Association已确认,为患者提供支持以帮助他们管理和良好应对疾病,对AAV患者至关重要。根据NICE,共享决策(SDM)应作为所有医疗环境中患者日常照护不可或缺的组成部分。它鼓励医疗保健专业人员(HCP)与AAV患者共同合作,就治疗和照护做出决策。

NICE制定的指南面向医疗保健专业人员(HCP)及使用医疗保健服务的个人。指南包含培训建议、如何沟通治疗的获益、风险及后果,并纳入了患者决策辅助工具等工具。通过将共享决策(SDM)融入组织文化和实践,人们能够基于个人价值观和信念,对自己的健康做出知情选择。SDM应同时应用于即时医疗决策和未来医疗决策,通过赋予患者这些知识,他们能够经过深思熟虑后决定哪种医疗照护适合自己。近期EULAR关于AAV管理的建议强调,SDM应成为医疗照护的关键要素,但目前尚未以任何系统化的方式实施。风湿病学结局测量(OMERACT)SDM工作组已开发

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

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