重复经颅磁刺激联合物理治疗方案对慢性脑卒中后偏瘫患者运动功能、平衡和生活质量的影响:病例系列

本前瞻性病例系列研究探讨rTMS联合物理治疗对慢性卒中后偏瘫患者的可行性、安全性与疗效。rTMS为无创神经调控,可调节运动网络皮质兴奋性,与任务导向物理治疗结合或促进神经可塑性

Sierra Varona SLSierra Varona SL
clinicaltrials
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其他预测Chronic StrokeBalance
"Effects of a Combined Repetitive Transcranial Magnetic Stimulation and Physical Therapy Protocol on Motor Function, Balance, and Quality of Life in Chronic Post-Stroke Hemiplegia: A Case Series"

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

重复经颅磁刺激联合物理治疗方案对慢性脑卒中后偏瘫患者运动功能、平衡和生活质量的影响:病例系列

本前瞻性病例系列研究探讨rTMS联合物理治疗对慢性卒中后偏瘫患者的可行性、安全性与疗效。rTMS为无创神经调控,可调节运动网络皮质兴奋性,与任务导向物理治疗结合或促进神经可塑性。参与者接受rTMS及聚焦运动功能、平衡训练和功能移动的结构化物理治疗,干预前后评估运动表现、平衡能力与健康相关生活质量,并监测不良事件,为未来对照试验提供初步证据(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):研究条件:慢性卒中、平衡。 慢性期卒中后偏瘫与持续性运动功能障碍、平衡障碍及生活质量下降相关。尽管物理治疗仍是康复的基石,但功能恢复在慢性期常进入平台期。增强神经可塑性并强化康复效果的策略可能有助于优化长期结局。重复经颅磁刺激(rTMS)是一种无创神经调控技术,能够调节运动网络内的皮质兴奋性。当作用于运动皮质时,rTMS可能促进支持运动恢复的神经可塑性变化,尤其是与任务导向性物理治疗联合应用时。本前瞻性病例系列研究探讨由重复经颅磁刺激和常规物理治疗组成的联合干预在慢性期卒中后偏瘫患者中的可行性、安全性及临床效果。符合预先设定入组标准的参与者将接受一项方案,该方案将rTMS治疗与结构化物理治疗项目相结合,重点关注运动功能、平衡训练和功能性移动能力。将在干预完成前后进行临床评估,以评价运动表现、平衡能力和健康相关生活质量的变化。整个研究期间将监测安全性,不良事件将按照无创脑刺激和物理治疗的既定指南进行记录和管理。本病例系列旨在生成关于rTMS与物理治疗联合应用于慢性期卒中人群的初步临床证据,并为未来对照临床试验的设计提供依据。

【主题与分类】

主题标签:Chronic Stroke、Balance。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07597746

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

研究条件:慢性卒中、平衡。慢性卒中后偏瘫与持续性运动功能障碍、平衡缺陷及生活质量下降相关。尽管物理治疗仍是康复的基石,但功能恢复在慢性期常进入平台期。增强神经可塑性并强化康复效果的策略可能有助于优化长期结局。重复经颅磁刺激(rTMS)是一种无创神经调控技术,能够调节运动网络内的皮质兴奋性。当应用于运动皮质时,rTMS可能促进支持运动恢复的神经可塑性变化,尤其是与任务导向性物理治疗联合应用时。本前瞻性病例系列探讨了由重复经颅磁刺激和常规物理治疗组成的联合干预在慢性卒中后偏瘫患者中的可行性、安全性和临床效果。

符合预先设定入选标准的参与者将接受一项方案,该方案将 rTMS 疗程与结构化的物理治疗项目相结合,重点针对运动功能、平衡训练和功能性移动能力。将在干预前及干预完成后进行临床评估,以评价运动表现、平衡能力和健康相关生活质量的变化。整个研究期间将监测安全性,不良事件将按照无创脑刺激和物理治疗的既定指南进行记录和管理。本病例系列旨在生成关于 rTMS 与物理治疗联合用于慢性卒中后人群的初步临床证据,并为未来对照临床试验的设计提供依据。

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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