慢性卒中远端与近端平衡训练对比研究

本数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项前瞻性、参与者和评估者盲法的两组平行随机对照试验,研究对象为46名65至85岁慢性卒中患者,按1:1随机分为远端平衡训练(DBT)组和近端平衡训练(PBT)组,每组23人

Istanbul University - CerrahpasaIstanbul University - Cerrahpasa
clinicaltrials
浏览 12
其他分类Chronic Stroke
Distal Versus Proximal Balance Training in Chronic Stroke

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

慢性卒中远端与近端平衡训练对比研究

本数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项前瞻性、参与者和评估者盲法的两组平行随机对照试验,研究对象为46名65至85岁慢性卒中患者,按1:1随机分为远端平衡训练(DBT)组和近端平衡训练(PBT)组,每组23人。所有参与者均接受标准化50分钟多模式康复方案,包括30分钟Bobath治疗性训练、10分钟神经肌肉电刺激(NMES)和10分钟功率自行车训练,并额外接受每周5天、持续4周的15分钟技术辅助平衡训练。DBT组使用Technobody Prokin系统进行基于踝策略的平衡训练。该数据可用于比较两种平衡训练方式在慢性卒中康复中的效果(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:慢性卒中。这项前瞻性、参与者和评估者盲法的两组平行随机对照试验纳入了46名65至85岁的慢性卒中参与者。参与者按1:1比例随机分配至远端平衡训练(DBT)或近端平衡训练(PBT),每组23人。所有参与者均接受标准化的50分钟多模式康复方案,包括30分钟基于Bobath的治疗性训练、10分钟神经肌肉电刺激(NMES)和10分钟功率自行车训练。此外,参与者接受15分钟技术辅助平衡训练,每周5天,持续4周。DBT组的参与者使用Technobody Prokin系统接受基于踝策略的平衡训练。训练包括互动式“Game Pong”任务,要求协

【主题与分类】

主题标签:Chronic Stroke。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05173389

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    • 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

疾病:慢性卒中。这项前瞻性、参与者和评估者盲法的两组平行随机对照试验纳入46名年龄65-85岁的慢性卒中参与者。参与者按1:1比例随机分配至远端平衡训练(DBT)或近端平衡训练(PBT),每组23名参与者。所有参与者接受标准化的50分钟多模式康复方案,包括30分钟基于Bobath的治疗性运动、10分钟神经肌肉电刺激(NMES)和10分钟自行车功率计训练。此外,参与者接受15分钟技术辅助平衡训练,每周5天,持续4周。DBT组参与者使用Technobody Prokin系统接受基于踝策略的平衡训练。训练包括交互式“Game Pong”任务,要求控制前后和内外侧平台位移。PBT组参与者使用TheraTrainer Balo设备接受基于髋策略的平衡训练,该设备在多方向躯干和骨盆控制任务中提供视觉反馈。

功能结局采用计时起立-行走测试(TUG)、5次重复坐立测试(SST)和功能独立性评定(FIM)进行评估。平衡功能采用Berg平衡量表(BBS)、功能性前伸测试(FRT)、躯干损伤量表(TIS)和单腿站立测试(SLST)进行评估。姿势摇摆采用Technobody测力平台进行评估,姿势对线采用PostureScreen Mobile应用程序进行评估。认知状况采用标准化简易智力测试(SMMT)进行评估,该测试在治疗前实施一次。所有其他结局评估均在基线时和康复4周后进行。

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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