参与辩证行为疗法随机临床试验的边缘型人格障碍女性非自杀性自伤发作前的酒精使用

这是一个以女性边缘型人格障碍患者为对象、围绕其在辩证行为疗法随机临床试验过程中非自杀性自伤行为发生之前酒精使用情况而建立的研究项目,主题聚焦于酒精使用与非自杀性自伤之间的关联

osf
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时间序列预测临床试验数据纵向随访量表评估人格障碍酒精使用自伤行为风险因素疗效评估
Alcohol use prior to episodes of non-suicidal self-injury in women with borderline personality disorder participating in a randomized clinical trial of dialectical behavior therapy

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

参与辩证行为疗法随机临床试验的边缘型人格障碍女性非自杀性自伤发作前的酒精使用

这是一个以女性边缘型人格障碍患者为对象、围绕其在辩证行为疗法随机临床试验过程中非自杀性自伤行为发生之前酒精使用情况而建立的研究项目,主题聚焦于酒精使用与非自杀性自伤之间的关联。

【数据集背景】

非自杀性自伤(NSSI)通常指个体在没有自杀意图的前提下,故意对自身身体造成伤害的行为。在边缘型人格障碍人群中,这类行为较为常见,而边缘型人格障碍本身以情绪调节困难、冲动性较高、人际关系不稳定等特征著称。酒精使用则常被放在冲动行为与情绪调节的框架下加以讨论,因此“饮酒是否以及如何出现在自伤行为之前”成为一个值得追踪的问题。本项目的名称表明,其研究对象是参加辩证行为疗法随机临床试验的女性边缘型人格障碍患者,关注的时间点是自伤行为发生之前的酒精使用情况。辩证行为疗法是一种针对情绪调节困难与相关行为问题的结构化心理治疗,随机临床试验则是评估干预效果的一种常见研究设计,本项目正是在这一试验情境中提出并组织其研究问题。资料来源方对该项目的说明为:这是一个关于酒精使用在非自杀性自伤行为中所起作用的研究项目。至于项目的具体研究假设、理论框架、既往文献脉络以及研究问题的细化表述,源站未提供。

【数据内容】

从名称与来源说明可以确认,该项目的内容围绕“非自杀性自伤行为发生之前的酒精使用”这一主题展开,涉及的人群是参与辩证行为疗法随机临床试验的女性边缘型人格障碍患者,核心关注点是自伤行为之前的饮酒情况,即酒精使用与随后自伤行为之间的时序关系。项目以“酒精使用在前、自伤行为在后”这一顺序性视角组织主题,而非单纯讨论两者是否同时存在。除上述主题范围之外,项目具体收录了哪些变量、样本量为多少、覆盖多长的时间跨度、包含多少次自伤事件或随访记录、是否含有量表得分或访谈文本、数据处于个体层面还是事件层面、以何种文件格式与结构组织,源站均未提供。

【采集与来源】

该资源托管于 osf.io,并以项目的形式对外发布,可通过该平台的对应项目页面访问。在分类体系中,其被归入“损伤、中毒及外因 / 其他”这一类别,这一归类与其涉及自伤行为、酒精使用等伤害与外部因素相关主题相符。关于研究对象的招募方式、评估工具、随访安排、数据采集的时间与地点、施测人员构成以及伦理审批与知情同意信息,源站未提供。

【适用场景】

就主题而言,该项目涉及心理治疗临床试验情境下的行为与物质使用关系,因此在讨论边缘型人格障碍人群的自伤行为风险因素、酒精使用与冲动行为的关系、以及心理治疗过程中行为变化的观察等问题时,可能具有参考价值。相应地,其主题范围也提示适用对象具有明确的情境限定,即女性、边缘型人格障碍诊断、并处于辩证行为疗法随机临床试验这一特定研究环境之中。至于该资源实际可用于哪些具体的二次分析、能否与其他数据合并使用、是否有配套的说明文档或分析脚本,源站未提供。

【使用方法】

源站未提供。

【质量与限制】

关于数据的完整性、准确性、缺失情况、样本代表性以及任何质量评估指标,源站未提供。需要注意的是,依据项目名称所界定的范围,其研究对象限定为女性边缘型人格障碍患者,且处于辩证行为疗法随机临床试验的语境中,这类限定会影响结论可外推的人群与情境。除此以外,源站未提供其他关于局限性的说明。

【引用与许可】

源站未提供。

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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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

这是一个关于非自杀性自伤(NSSI)行为之前酒精使用作用的项目

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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