儿童与青少年长QT综合征的心脏康复
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童与青少年长QT综合征(LQTS)患者的心脏康复。源站描述指出,LQTS 患儿的心肺适能、肌肉力量和生活质量低于健康同龄人,而多组分心脏康复(含运动训练与教育项目)可能改善这一状况

基本信息
资源简介
儿童与青少年长QT综合征的心脏康复
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童与青少年长QT综合征(LQTS)患者的心脏康复。源站描述指出,LQTS 患儿的心肺适能、肌肉力量和生活质量低于健康同龄人,而多组分心脏康复(含运动训练与教育项目)可能改善这一状况。RYTHMO'FIT 试点研究旨在检验一种创新的中心化康复项目的安全性、可行性,并评估其对儿童和青少年身心健康的益处。数据可用于研究儿科慢性病心脏康复的干预设计与效果评估(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:长QT综合征、先天性长QT综合征、遗传性心脏传导障碍、儿童ALL。体能是全人群全因死亡率和整体健康的独立预测因子。对慢性病儿童心肺适能和肌肉适能的评估兴趣日增,即使在较少见的慢性病中也是如此。例如,长QT综合征(LQTS)儿童和青少年的心肺适能、肌肉力量和生活质量低于健康同龄人。包含运动训练项目和教育项目的多组分心脏康复可能对抗这种体能下降。RYTHMO'FIT 试点研究旨在测试一种创新的中心化项目的安全性、可行性,并评估其改善儿童和青少年身心健康的益处。
【主题与分类】
主题标签:Long QT Syndrome、Congenital Long Qt Syndrome、Inherited Cardiac Conduction Disorder、Pediatric ALL。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05964322
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05964322
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:长QT综合征、先天性长QT综合征、遗传性心脏传导障碍、儿童急性淋巴细胞白血病。体能是全因死亡率和普通人群整体健康的独立预测因素。对慢性病儿童心肺适能和肌肉适能的评估日益受到关注,即使在较少见的慢性疾病中也是如此。例如,患有长QT综合征(LQTS)的儿童和青少年其心肺适能、肌肉力量和生活质量均低于健康同龄人。包含运动训练项目和教育项目的多组分心脏康复可能有助于改善这种体能下降的状况。RYTHMO’FIT预试验旨在检验一种创新的以中心为基础的项目在改善LQTS儿童和青少年身心健康方面的安全性和可行性,并评估其益处。
在这项回顾性研究中,八名儿童参加了一个为期12周的项目,每次课程包括:* 由训练有素的运动生理学家指导的1小时运动训练课程:抗阻训练、有氧训练、拉伸以及不同活动(如篮球、手球、足球、冰球)* 由专科护士主持的30分钟教育工作坊(如β受体阻滞、运动参与、健康行为)。* 与心脏病专家进行10分钟医疗访谈,获取家长和患者对每次课程及过去7天的反馈。我们假设RYTHMO’FIT研究是安全的、可行的,并为患有LQTS的儿童和青少年带来心理和身体健康方面的益处。如果这项试点研究的结果为阳性,将促成一项更大规模的随机多中心对照试验,以评估混合式心脏康复项目对患有LQTS的儿童、青少年和年轻成人的有效性。
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。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




