个体级模拟临床数据：四种运动管理模式对高血压前期成人血压与BMI影响的12周随机对照试验
该数据集为一项12周随机对照试验的个体级去标识化模拟数据，研究对象为109名30-50岁高血压前期成人，随机分为四组接受不同运动管理模式干预
基本信息
资源简介
个体级模拟临床数据：四种运动管理模式对高血压前期成人血压与BMI影响的12周随机对照试验
Individual-level simulated clinical data supporting: "Comparative Effects of Four Exercise Management Models on Blood Pressure and BMI in Adults with Prehypertension: A 12-Week Randomized Controlled Trial"
该数据集为一项12周随机对照试验的个体级去标识化模拟数据，研究对象为109名30-50岁高血压前期成人，随机分为四组接受不同运动管理模式干预。数据包含每位参与者的基线及干预后收缩压、舒张压、体重指数和脉率测量值，以CSV格式呈现，每行对应一名参与者。该数据可用于探索运动管理模式对血压和BMI的影响，支持血压与BMI相关因素的统计建模与预测分析（来源 DOI 解析，Creative Commons Attribution 4.0 International 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集包含来自一项为期12周的随机对照试验的去标识化个体级模拟数据，该试验研究四种运动管理模式对高血压前期成人血压和BMI的影响。研究纳入109名参与者（年龄30-50岁），血压处于正常高值（SBP 120-139 mmHg和/或DBP 80-89 mmHg），随机分配至四组：第1组（标准化非监督运动处方）、第2组（数字化监测处方）、第3组（监测下分段有氧运动）、第4组（监测下渐进强度增加）。数据集包括每位参与者的收缩压（SBP）、舒张压（DBP）、体重指数（BMI）和脉率的基线与干预后测量值。数据以CSV格式呈现，每行代表一名参与者。模拟数据为g
【主题与分类】
主题标签：Clinical medicine、prehypertension、exercise intervention、randomized controlled trial、systolic blood pressure、diastolic blood pressure、body mass index、digital health、simulated data、individual-level data。本站分类：循环系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面：https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=10f55c59ca154eed9992aec6b2f072df
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
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源站：https://doi.org/10.57760/sciencedb.37541
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
该数据集包含来自一项为期12周随机对照试验的去标识化个体水平模拟数据，该试验研究四种运动管理模式对高血压前期成人血压和BMI的影响。研究纳入109名血压高正常值（收缩压120-139 mmHg和/或舒张压80-89 mmHg）的参与者（年龄30-50岁），随机分配至四组：第1组（标准非监督运动处方）、第2组（数字化监测处方）、第3组（监测下的分段有氧运动）和第4组（监测下的渐进强度增加）。数据集包括每位参与者基线和干预后收缩压（SBP）、舒张压（DBP）、体重指数（BMI）和脉率的测量值。数据以CSV格式呈现，每行代表一名参与者。模拟数据基于已发表论文中报告的汇总统计量（均值和标准差）生成，严格遵循所报告的组别特异性结局（例如，第4组显示SBP和DBP降幅最大）。
该数据集旨在支持论文的研究发现，确保可重复性，并促进高血压预防和运动干预领域的进一步研究。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
