运动训练与肾移植

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕肾移植受者的运动训练干预展开。研究在移植术后六个月邀请参与者加入运动训练项目,并在研究开始时及干预或对照方案进行24周后,开展身体成分、体能评估和抽血等基线评估与测量

Hugo de Luca CorreaHugo de Luca Correa
clinicaltrials
浏览 22
其他预测Solid Organ Transplant RejectionChronic Kidney FailureQuality of LifeInflammationMuscle Weakness
Exercise Training and Kidney Transplantation

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

运动训练与肾移植

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕肾移植受者的运动训练干预展开。研究在移植术后六个月邀请参与者加入运动训练项目,并在研究开始时及干预或对照方案进行24周后,开展身体成分、体能评估和抽血等基线评估与测量。研究比较运动组与常规护理组,考察运动训练项目相较标准护理对移植受者多项健康相关结局的影响。数据可用于分析运动干预与移植排斥、慢性肾衰竭、生活质量、炎症及肌肉无力等主题的关联(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:实体器官移植排斥、慢性肾衰竭、生活质量、炎症、肌肉无力。该研究将邀请参与者在移植手术后六个月加入运动训练项目。研究将包括基线评估和测量,例如身体成分、体能评估和抽血。这些评估将在研究开始时以及参与者接受运动方案或对照方案24周后进行。研究团队将比较两组:运动组和常规护理组。目标是考察与接受标准护理的个体相比,参与运动训练项目是否对移植受者的各种健康相关结局产生显著影响。这项临床试验旨在了解潜在的

【主题与分类】

主题标签:Solid Organ Transplant Rejection、Chronic Kidney Failure、Quality of Life、Inflammation、Muscle Weakness。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06216015

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06216015

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

条件:实体器官移植排斥反应、慢性肾衰竭、生活质量、炎症、肌肉无力。该研究将邀请参与者在移植手术后六个月加入运动训练计划。研究将包括基线评估和测量,如身体成分、体格评估和抽血。这些评估将在研究开始时以及参与者接受运动方案或对照方案24周后进行。研究团队将比较两组:运动组和常规护理组。目的是考察与接受标准护理的个体相比,参与运动训练计划是否对移植受者的各种健康相关结局产生显著影响。这项临床试验旨在了解运动训练对接受器官移植个体的体能、生活质量、炎症和分子特征以及心血管健康的潜在益处。

运动组与常规护理组之间的比较将为运动干预对这一特定人群的有效性提供有价值的见解。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案