高强度激光疗法在偏瘫肩痛中的应用

疾病:卒中后偏瘫和/或轻偏瘫。偏瘫肩痛(HSP)是卒中后常见并发症,会显著影响功能恢复和生活质量。高强度激光治疗(HILT)具有镇痛、抗炎和再生作用

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High-Intensity Laser Therapy in Hemiplegic Shoulder Pain

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

高强度激光疗法在偏瘫肩痛中的应用

本数据集英文名称为 High-Intensity Laser Therapy in Hemiplegic Shoulder Pain,来源为 clinicaltrials.gov,并被归入循环系统疾病/其他类别。其主题聚焦卒中后偏瘫和/或轻偏瘫人群中的偏瘫肩痛。偏瘫肩痛是卒中后常见并发症,会显著影响功能恢复和生活质量。数据集涉及高强度激光治疗的临床研究,该治疗被描述为具有镇痛、抗炎和再生作用。参与者将随机分为高强度激光治疗联合运动治疗组与假高强度激光治疗联合运动治疗组,治疗协议为4周内20次、每周5次,结局评估在基线和第4周末由盲法评估者进行。除这些描述外,更多数据细节源站未提供。

【数据集背景】

卒中后偏瘫和/或轻偏瘫患者常面临多种并发症,偏瘫肩痛是其中常见的一种,且会显著影响功能恢复和生活质量。高强度激光治疗具有镇痛、抗炎和再生作用,因此被纳入针对偏瘫肩痛的干预研究。该数据集即围绕高强度激光治疗在偏瘫肩痛中的应用展开,主题聚焦卒中后偏瘫和/或轻偏瘫。其来源为 clinicaltrials.gov,并被归入循环系统疾病/其他类别。关于研究背景的更多文献依据、流行病学数据、机制解释等,源站未提供。

【数据内容】

该数据集描述的研究条件为卒中后偏瘫和/或轻偏瘫。研究关注偏瘫肩痛这一常见并发症。参与者将被随机分配到两组:一组接受高强度激光治疗联合运动治疗,另一组接受假高强度激光治疗联合运动治疗。治疗协议由4周内20次治疗组成,每周5次。结局评估将在基线及第4周末进行,由盲法评估者完成。除上述内容外,样本量、结局指标、变量定义、数据表结构、结果数据、文件格式等,源站未提供。

【采集与来源】

其来源为 clinicaltrials.gov。该数据集被归入循环系统疾病/其他类别,主题聚焦卒中后偏瘫和/或轻偏瘫。关于采集方式、采集时间、采集地点、研究者信息、伦理审批、注册号、数据更新频率、数据共享方式等,源站未提供。

【适用场景】

可用于了解卒中后偏瘫和/或轻偏瘫人群中偏瘫肩痛的临床问题,以及高强度激光治疗联合运动治疗与假高强度激光治疗联合运动治疗的试验设计。也可用于关注高强度激光治疗的镇痛、抗炎和再生作用,以及基线和第4周末盲法评估的结局评估安排。对于临床实践、系统评价、Meta分析、二次数据挖掘、模型训练等具体用途,源站未提供适用性说明。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体下载方式、访问权限、数据格式、字段说明、读取方法、分析流程或软件工具要求。可确认的信息包括其英文名称、来源以及围绕高强度激光治疗偏瘫肩痛的试验描述。若需进一步使用,应以源站实际提供的信息为准。

【质量与限制】

源站未提供样本量、随机化细节、分配隐藏、统计分析方法、主要和次要结局指标、疗效结果、安全性结果、数据完整性、缺失值处理、质量评价结果或偏倚风险信息。已提供信息仅覆盖研究条件、干预分组、治疗次数和结局评估时点等试验描述。因此,仅依据现有信息无法判断该研究的疗效、安全性或数据质量。关于盲法,仅提及结局评估由盲法评估者完成。其他限制源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供引用格式、许可协议、数据使用条款、版权归属、共享方式或商业使用限制。引用与许可相关事项需以源站说明为准;源站未提供具体内容。

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07501416

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

疾病:卒中后偏瘫和/或轻偏瘫。偏瘫肩痛(HSP)是卒中后常见并发症,会显著影响功能恢复和生活质量。高强度激光治疗(HILT)具有镇痛、抗炎和再生作用。参与者将被随机分为两组:HILT + 运动疗法;假HILT + 运动疗法。治疗方案为4周内进行20次治疗(每周5次)。结局评估将在基线和第4周末由盲法评估者进行。

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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