感染性心内膜炎心脏瓣膜术后早期运动训练研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦感染性心内膜炎心脏瓣膜手术后的早期运动训练。源站描述指出感染性心内膜炎虽不常见,但部分心脏病患者风险更高,且该人群普遍身体功能低下、活动不足;高强度有氧间歇训练在其他心血管疾病中已显示获益,但针对感染性心内膜炎的最佳训练模式、强度、频率和持续时

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其他EndocarditisHeart Valve Diseases
Early Exercise Training in Patients Following Heart Valve Surgery for Infective Endocarditis.

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

感染性心内膜炎心脏瓣膜术后早期运动训练研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦感染性心内膜炎心脏瓣膜手术后的早期运动训练。源站描述指出感染性心内膜炎虽不常见,但部分心脏病患者风险更高,且该人群普遍身体功能低下、活动不足;高强度有氧间歇训练在其他心血管疾病中已显示获益,但针对感染性心内膜炎的最佳训练模式、强度、频率和持续时间尚不明确。研究将探索智能手表支持的有氧间歇训练如何促进术后体力活动,并考察监督下个体化运动训练的机会与障碍。数据可用于运动康复方案设计与相关预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:心内膜炎、心脏瓣膜疾病。感染性心内膜炎(IE)并不常见,但患有一些心脏疾病的人发生风险更高。设计良好的研究表明,大多数IE人群身体功能低下,许多人缺乏活动。这对他们的健康和福祉不利。高强度有氧间歇训练已被证明对其他心血管疾病患者有益。据推测,IE患者也能从这种治疗中获益,但改善有氧能力的最佳训练模式、强度、频率和持续时间尚不清楚。本研究将探讨由智能手表支持的有氧间歇训练如何促进感染性心内膜炎后的体力活动。在整个项目期间,研究者将探索监督下个体化运动训练的机会和障碍。

【主题与分类】

主题标签:Endocarditis、Heart Valve Diseases。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05703022

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05703022

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    • 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

条件:心内膜炎、心脏瓣膜病。感染性心内膜炎(IE)并不常见,但患有一些心脏疾病的人群发生该病的风险更高。设计良好的研究表明,大多数IE患者身体功能较低,且许多人缺乏活动。这对他们的健康和福祉不利。高强度有氧间歇训练已被证明对其他心血管疾病患者有益。据推测,IE患者也能从这种治疗中获益,但改善有氧能力的最佳训练模式、强度、频率和持续时间尚不明确。本研究将探讨由智能手表支持的有氧间歇训练如何促进感染性心内膜炎后的身体活动。在整个项目过程中,研究者将探索对接受过心脏瓣膜手术治疗的IE患者进行监督下个体化运动训练的机会与障碍。主要目标是探索如何在心脏瓣膜手术后感染性心内膜炎患者中安全地实施和接受早期有氧间歇训练。两个主要研究问题是:1.

感染性心内膜炎患者在接受心脏瓣膜手术后如何体验有氧间歇训练?2. 接受过心内膜炎及左侧心脏瓣膜手术的患者能否接受并在智能手表支持下安全进行有氧间歇训练?该研究是一项单中心可行性研究,地点位于特罗姆瑟的北挪威大学医院。研究持续时间从首例患者首次评估至末例患者末次评估:24个月。每位患者的院内训练干预将在心脏瓣膜手术后7至21天之间开始,并在大学医院或当地医院持续3个月。研究者将从北挪威大学医院招募10至20名参与者。

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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