急性冠脉综合征后线上太极联合Fitbit干预试验

受试者被随机分配至6个月远程太极课程联合可穿戴自我监测反馈设备加增强常规护理组,或仅增强常规护理组。评估在基线、6个月和9个月进行,主要结局为研究可行性与可接受性,次要结局包括加速度计测量的中高强度体力活动等以患者为中心的指标

Beth Israel Deaconess Medical CenterBeth Israel Deaconess Medical Center
clinicaltrials
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时间序列预测Acute Coronary SyndromePhysical Inactivity
Online Tai Chi Plus Fitbit After ACS

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

急性冠脉综合征后线上太极联合Fitbit干预试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,记录一项在Beth Israel Deaconess Medical Center和The Miriam Hospital开展的两中心随机对照试验,纳入70名缺乏体力活动的急性冠脉综合征幸存者。受试者被随机分配至6个月远程太极课程联合可穿戴自我监测反馈设备加增强常规护理组,或仅增强常规护理组。评估在基线、6个月和9个月进行,主要结局为研究可行性与可接受性,次要结局包括加速度计测量的中高强度体力活动等以患者为中心的指标。数据可用于心血管康复、远程运动干预及可穿戴设备依从性等研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:急性冠脉综合征、缺乏体力活动。这是一项在波士顿Beth Israel Deaconess Medical Center和普罗维登斯The Miriam Hospital开展的两中心随机对照试验。七十名(n=70)缺乏体力活动的ACS幸存者将被随机分配至6个月小组太极项目(通过Zoom远程授课)联合可穿戴自我监测/反馈设备加增强常规护理(EUC),或仅接受EUC。EUC将包括参与者提供者提供的常规护理,并结合印刷版CHD危险因素教育材料。评估将在基线、6个月(治疗结束)和9个月时面对面进行。我们的主要结局将聚焦于研究可行性和可接受性。次要结局包括以下以患者为中心的结局:通过加速度计客观测量的中高强度体力活动

【主题与分类】

主题标签:Acute Coronary Syndrome、Physical Inactivity。本站分类:循环系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05699642

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05699642

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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:急性冠脉综合征、缺乏体力活动。这是一项在波士顿贝斯以色列女执事医疗中心和普罗维登斯米里亚姆医院开展的两中心随机对照试验。70名(n=70)缺乏体力活动的急性冠脉综合征幸存者将被随机分配至为期6个月的团体太极拳项目(通过Zoom远程授课)并整合可穿戴自我监测/反馈设备加强化常规护理(EUC),或仅接受EUC。EUC将包括由参与者医疗服务提供者提供的常规护理,并整合印刷版冠心病危险因素教育材料。评估将在基线、6个月(治疗结束时)和9个月时面对面进行。我们的主要结局将聚焦于研究可行性和可接受性。次要结局包括以下以患者为中心的结局:客观测量(通过加速度计)的中等至剧烈体力活动、轻度体力活动、久坐时间、认知行为构念(运动自我效能、内在动机、抑郁、压力、健康相关生活质量),以及心脏代谢指标(运动能力、体重、血脂谱、血压、空腹血糖)。

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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