慢性病社区体育锻炼项目
该非药物临床研究面向骨关节炎疼痛、心肌梗死、高血压、血脂异常、糖尿病、超重、肥胖、卒中等慢性病。慢性病运动对改善心血管和代谢风险因素重要，也需量化训练负荷，尤其多重共病
基本信息
资源简介
慢性病社区体育锻炼项目
该非药物临床研究面向骨关节炎疼痛、心肌梗死、高血压、血脂异常、糖尿病、超重、肥胖、卒中等慢性病。慢性病运动对改善心血管和代谢风险因素重要，也需量化训练负荷，尤其多重共病。设运动组与对照组，采用前后设计；运动组进行12周监督锻炼，对照组无干预，两组于基线（T0）和12周后（T12）评估。项目为期12周，每周2次、每次60分钟，依国际和国家指南结合心肺与抗阻训练，强度个体化。对象为50岁及以上、至少患上述一种慢性病者，自愿参与，由合格人员评估监测（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病状况：骨关节炎疼痛、心肌梗死（MI）、高血压、血脂异常、糖尿病、超重、肥胖、卒中。在慢性病患者中实施运动方案对于改善心血管和代谢危险因素至关重要。然而，同样重要的是，不仅要考察运动对健康与福祉结局的直接影响，还要量化最合适的训练负荷，尤其是在存在多病共存的情况下。这是一项非药物临床研究，采用两个平行干预组和干预前后研究设计。被分配至运动组（EG）的参与者将接受为期12周的有监督体育锻炼方案，而对照组（CG）参与者在研究期间不接受任何干预。两组将在两个时间点接受评估：（1）基线评估（T0）和（2）12周后的干预后评估（T12）。社区体育锻炼方案（CPEP）将持续12周，每周2次，每次60分钟。将针对每种临床状况应用国际和国家运动处方指南，即心血管和/或脑血管疾病或风险、糖尿病以及骨关节炎。所有变量将由合格的医疗卫生和运动专业人员使用可靠且经过验证的仪器和设备进行评估和监测。训练课程将把旨在提高有氧能力的心肺运动与力量训练相结合，尤其是利用自身体重和辅助设备进行的抗阻训练。训练强度区间将根据每位参与者的基线心肺适能测试结果和主观用力感知进行个体化设定。样本将包括年龄在50岁及以上、患有上述至少一种慢性病的个体。参与将遵循自愿原则，招募将通过放置在老年大学、机构和协会、市政当局、教区委员会、体育设施的宣传材料进行。
【主题与分类】
主题标签：Osteoarthritis Pain、Myocardial Infarction (MI)、Hypertension、Dyslipidemia、Diabetes Mellitus、Overweight , Obesity、Stroke。本站分类：循环系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06771024
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06771024
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
疾病：骨关节炎疼痛、心肌梗死（MI）、高血压、血脂异常、糖尿病、超重、肥胖、卒中。在慢性病患者中实施运动方案对于改善心血管和代谢危险因素至关重要。然而，同样重要的是，不仅要考察运动对健康与福祉结局的直接影响，还要量化最适宜的训练负荷，尤其是在存在多病共存的情况下。这是一项非药物临床研究，设有两个平行干预组，并采用前后研究设计。被分配到运动组（EG）的参与者将参加为期12周的有监督体育锻炼方案，而对照组（CG）的参与者将在研究期间不接受任何干预。两组将在两个时间点接受评估：（1）基线评估（T0）和（2）12周后的干预后评估（T12）。社区体育锻炼计划（CPEP）将持续12周，每周两次，每次持续60分钟。
将针对每种临床病症，即心血管和/或脑血管疾病或其风险、糖尿病以及骨关节炎，应用国际和国家运动处方指南。所有变量都将由合格的健康与运动专业人员使用可靠且经过验证的仪器和设备进行评估和监测。训练课程将把旨在提高有氧能力的心肺练习与力量训练相结合，尤其是利用自身体重和辅助设备进行的抗阻练习。训练强度区间将个体化，并根据每位参与者的基线心肺适能测试结果和主观用力感觉来界定。样本将包括50岁或以上、且患有上述至少一种慢性病症的个体。参与将是自愿的，招募将通过放置在老年大学、机构和协会、市政府、教区委员会、体育设施中的宣传材料进行。
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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