NightWare与PTSD退伍军人心血管健康

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦患有PTSD的退伍军人,涉及心血管疾病、自主神经功能障碍、血管僵硬、噩梦、内皮功能障碍等主题

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clinicaltrials
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基因组预测Post-traumatic Stress Disorder (PTSD)Cardiovascular DiseasesAutonomic DysfunctionVascular StiffnessNightmareEndothelial DysfunctionVeteran
NightWare and Cardiovascular Health in Veterans With PTSD

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

NightWare与PTSD退伍军人心血管健康

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦患有PTSD的退伍军人,涉及心血管疾病、自主神经功能障碍、血管僵硬、噩梦、内皮功能障碍等主题。源站描述指出PTSD与心血管疾病等严重健康后果相关,创伤相关噩梦是PTSD的标志性症状,且噩梦被报告为退伍军人CVD的独立预测因素,睡眠差可能通过损害血管健康和神经系统功能增加CVD风险。数据可用于研究噩梦与心血管健康之间的关联(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:创伤后应激障碍(PTSD)、心血管疾病、自主神经功能障碍、血管僵硬、噩梦、内皮功能障碍、退伍军人。创伤后应激障碍(PTSD)与退伍军人严重的健康后果相关,包括心血管疾病(CVD),后者是美国成年人死亡的主要原因。创伤相关噩梦是PTSD的标志性症状,是一种使人衰弱的症状,可导致睡眠质量差和其他健康问题,最终造成日常功能的临床显著损害。最近,有报告称噩梦是退伍军人CVD的独立预测因素,原因尚不清楚。睡眠差与CVD风险增加相关,可能通过损害血管健康和神经系统功能实现。噩梦相关的睡眠障碍通常对一线治疗(例如心理)抵抗。

【主题与分类】

主题标签:Post-traumatic Stress Disorder (PTSD)、Cardiovascular Diseases、Autonomic Dysfunction、Vascular Stiffness、Nightmare、Endothelial Dysfunction、Veteran。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06419959

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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:创伤后应激障碍(PTSD)、心血管疾病、自主神经功能障碍、血管僵硬、噩梦、内皮功能障碍、退伍军人。创伤后应激障碍(PTSD)与退伍军人严重的健康后果相关,包括心血管疾病(CVD),后者是美国成年人死亡的主要原因。创伤相关噩梦是PTSD的标志性特征,是一种使人衰弱的症状,可导致睡眠质量差和其他健康问题,最终造成临床上显著的日常功能损害。近期有报道称,噩梦是退伍军人CVD的独立预测因素,但其原因尚不清楚。睡眠不佳与CVD风险增加相关,可能通过损害血管健康和神经系统功能所致。与噩梦相关的睡眠障碍通常对一线治疗(如心理治疗、药物治疗)抵抗,即使有所改善,残留的噩梦和睡眠障碍往往持续存在,仍具有临床意义。

此外,往往存在显著障碍,包括获得医疗服务的机会有限以及缺乏受过培训的提供者,这些障碍阻碍了个体获得治疗并参与其中,而且总体上对干预措施的依从性较差。因此,有必要实施可能吸引那些正在寻找替代方案的、经历PTSD相关噩梦的退伍军人的干预措施和/或补充性方法。在这方面,NightWare(NW)数字疗法是一种新型智能手表应用,最近获得FDA授予的突破性设备认定,用于治疗PTSD成人患者的噩梦。它利用佩戴者的生物特征数据(即心率、身体运动和体位)来区分正常睡眠和痛苦睡眠,并打断噩梦。初步证据表明,与假干预条件相比,退伍军人在使用NW 30天后主观睡眠质量有所改善。然而,目前尚不清楚NW是否能改善伴有阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)等共病疾病或使用药物(如哌唑嗪)治疗噩梦的PTSD退伍军人的睡眠质量。

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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