Cawthorne-Cooksey 与 Frenkel 练习对卒中患者平衡与协调的影响
源站描述显示,卒中常由脑循环中断引起,可导致暂时或永久性脑功能缺损,是全球致残和致死的主要原因,在巴基斯坦等中低收入国家负担尤为沉重

基本信息
资源简介
Cawthorne-Cooksey 与 Frenkel 练习对卒中患者平衡与协调的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Cawthorne-Cooksey 与 Frenkel 练习对卒中后患者平衡与协调的影响。源站描述显示,卒中常由脑循环中断引起,可导致暂时或永久性脑功能缺损,是全球致残和致死的主要原因,在巴基斯坦等中低收入国家负担尤为沉重。平衡与协调障碍是卒中后常见问题,严重影响患者活动能力和生活质量。Cawthorne-Cooksey 与 Frenkel 练习是低成本康复技术,已知有助于改善平衡与协调,但比较二者在卒中患者中效果的研究证据有限。本研究旨在评估并比较这两种练习对卒中后患者平衡与协调的改善作用,具体目标包括确定哪种方案能带来更快、更持久的改善(来源 clinicaltrial。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:卒中、卒中(脑血管意外,CVA)或短暂性脑缺血发作(TIA)、平衡障碍、协调障碍。卒中通常由脑循环中断引起,可导致短暂或永久性脑功能缺损,是全球范围内致残和致死的主要原因,在巴基斯坦等低中等收入国家负担尤为沉重。平衡和协调障碍是卒中后常见问题,严重影响患者的活动能力和生活质量。虽然Cawthorne-Cooksey运动和Frenkel运动是已知有助于改善平衡和协调的低成本康复技术,但比较二者在卒中患者中疗效的证据有限。本研究旨在评估并比较Cawthorne-Cooksey运动和Frenkel运动对改善卒中后患者平衡和协调的效果。具体目标包括确定哪种方案能带来更快、更持久的改善,并为卒中康复提供循证建议。将开展一项随机对照试验(RCT),纳入22例年龄40-75岁、卒中后3-6个月的患者。参与者将被随机分为三组:Cawthorne-Cooksey运动组(n=11)、Frenkel运动组(n=11)。干预将持续6周,每周进行四次。结局指标包括Berg平衡量表(Berg Balance Scale)和下肢运动协调测试(LEMOCOT)。评估将在基线、干预后和随访时进行。统计分析将使用配对t检验和独立t检验来评估随时间及组间的变化。本研究旨在
【主题与分类】
主题标签:Stroke、Stroke (CVA) or TIA、Balance、Coordination Impairment。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07724860
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07724860
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
病症:卒中、卒中(脑血管意外)或短暂性脑缺血发作、平衡障碍、协调障碍。卒中通常由脑循环中断引起,可导致暂时性或永久性脑功能缺损,是全球致残和致死的主要原因,在巴基斯坦等中低收入国家负担尤为沉重。平衡和协调障碍是卒中后常见问题,严重影响患者的行动能力和生活质量。虽然Cawthorne-Cooksey和Frenkel运动是已知有助于改善平衡和协调的低成本康复技术,但比较二者在卒中患者中疗效的证据有限。本研究旨在评估并比较Cawthorne-Cooksey和Frenkel运动对改善卒中后患者平衡和协调的效果。具体目标包括确定哪种方案能带来更快、更持久的改善,并为卒中康复提供循证建议。将开展一项随机对照试验(RCT),纳入22例年龄40-75岁、卒中后3-6个月的卒中患者。
参与者将被随机分为三组:Cawthorne-Cooksey练习组(n=11)和Frenkel练习组(n=11)。干预将持续6周,每周进行四次。结果测量包括Berg平衡量表和下肢运动协调测试(LEMOCOT)。评估将在基线、干预后以及随访时进行。统计分析将使用配对t检验和独立t检验来评估随时间及组间的变化。本研究旨在
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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