SMOOTH研究：社会产科护理：医疗与心理社会相结合的健康生命起点方法

数据集获取

源站：https://doi.org/10.34894/CPL0KX

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数据说明

背景 不良围产期结局在荷兰境内存在较大差异，其成因是医学与非医学因素的累积作用。贫困和压力似乎对荷兰孕妇、其新生儿及其子女成年后的健康与福祉具有重要影响。尽管我们已开发出有望改善这些脆弱妇女和新生儿结局的方法，但这些方法的有效传播和可持续实施是下一项挑战。然而，这一转变过程复杂且耗时。需要更多知识，才能使这些方法可持续地融入医学和社会领域专业人员的工作实践中。相关性 国家呼吁向社会产科护理转型，即产科护理和社会护理领域的专业人员与组织携手合作，为处于脆弱境况的妇女提供充分照护。自2020年以来，格罗宁根和南林堡的研究人员、专业人员和客户代表一直在“Samen voor Gezondheid”（SVG）项目中合作，以收集和分享知识。

在这些地区，已开发、推广并评估了两种不同的方法，以1）提高助产士对孕妇心理社会风险因素的识别能力，2）建立与青少年健康护理（YHC）的合作。在格罗宁根，使用Alpha-NL来识别孕妇的心理社会风险因素。如果出现风险因素，助产士可以通过电话联系YHC。17条护理路径为护理提供支持。在林堡，助产士使用心理社会史问卷来识别处于脆弱境况的妇女。积极健康对话工具用于支持妇女在可能的健康需求方面的自主性，并识别心理韧性。每家助产诊所都与一名YHC护士建立联系，以获得进一步的支持或护理。然而，在本项目范围内，可持续实施不可行。P

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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