青少年排尿与健康相关生活经历转变研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦青少年泌尿症状患者在从儿科向成人泌尿科护理过渡期间的经历。覆盖下尿路症状、过渡护理、夜遗尿、不良童年经历、泌尿生殖问题、便秘、睡眠质量与生活质量等主题

基本信息
资源简介
青少年排尿与健康相关生活经历转变研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦青少年泌尿症状患者在从儿科向成人泌尿科护理过渡期间的经历。覆盖下尿路症状、过渡护理、夜遗尿、不良童年经历、泌尿生殖问题、便秘、睡眠质量与生活质量等主题。研究采用混合方法,结合深度访谈与标准化问卷,对象为16-25岁有泌尿症状病史且正在接受随访的青少年。数据收集包括从出生至访谈时的泌尿护理路径时间线。可用于分析过渡期护理障碍、患者感知及健康相关生活质量,为改善护理与指导提供依据(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Lower Urinary Tract Symptoms (LUTS), Transition Care, Enuresis Nocturnal, Adverse Childhood Experiences, Genitourinary Issues, Constipation, Sleep Quality, Quality of Life. 本研究调查有泌尿症状的青少年在从儿科向成人泌尿科护理过渡期间的经历。这一过渡是一个复杂的、多学科的过程,影响他们的健康和治療。深入了解这一过渡中的看法和障碍对于改善未来患者的护理和指导至关重要。这项混合方法研究使用深度访谈和标准化问卷,重点关注有泌尿症状病史且目前正在针对这些主诉接受随访的青少年(16-25岁)。数据收集包括从出生至访谈时的泌尿护理路径时间线完成情况。
【主题与分类】
主题标签:Lower Urinary Tract Symptoms (LUTS)、Transition Care、Enuresis Nocturnal、Adverse Childhood Experiences、Genitourinary Issues、Constipation、Sleep Quality、Quality of Life。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/NCT07339865
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07339865
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:下尿路症状(LUTS)、过渡期护理、夜间遗尿、不良童年经历、泌尿生殖系统问题、便秘、睡眠质量、生活质量。本研究探讨患有泌尿系统症状的青少年在从儿科泌尿科护理过渡到成人泌尿科护理期间的经历。这一过渡是一个复杂的、多学科的过程,会影响他们的身心健康和治疗。深入了解这一过渡过程中的认知和障碍,对于改善未来患者的护理和指导至关重要。本混合方法研究采用深度访谈和标准化问卷,聚焦于有泌尿系统症状病史且目前正因这些症状接受随访的青少年(16-25岁)。数据收集包括完成从出生至访谈时的泌尿科护理路径时间线、半结构化访谈和问卷。将纳入二十名参与者,并可根据中期结果扩大样本量或提前终止招募。
参与者将通过根特大学医院(UZ Gent)的医疗保健提供者从多个科室招募:泌尿科、小儿泌尿科、小儿肾内科和全科诊所,同时也会通过UZ Gent为周边机构(UZ Gent以外)中参与青少年泌尿症状照护的医疗保健提供者组织的讲座晚会进行招募。知情同意书(ICF)在成年参与者的情况下将首先由参与者本人签署;在未成年人的情况下,则由参与者填写知情同意书(IAF),并由父母或法定监护人签署知情同意书(ICF)。随后,将安排介绍性会议和访谈的预约。介绍性会议结束后,参与者将完成一份从出生至今的泌尿照护路径时间线,并根据研究团队提供的指示,独立收集其童年生长曲线。随后的访谈——若参与者同意——将被录音,问卷将被完成,
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络,提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




