ExaStim®经皮脊髓刺激用于慢性缺血性卒中成人的概念验证

该数据集来自clinicaltrials.gov,记录一项在慢性缺血性卒中成人中开展的概念验证研究,评估ExaStim®经皮脊髓刺激联合结构化任务特异性康复的效果

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其他Chronic StrokeIschemic StrokeCVA (Cerebrovascular Accident)
Proof-of-concept for Use of Transcutaneous Spinal Stimulation (TSS) With the ExaStim® Stimulation System in Adults With Chronic Ischemic Stroke

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-11-07

资源简介

ExaStim®经皮脊髓刺激用于慢性缺血性卒中成人的概念验证

该数据集来自clinicaltrials.gov,记录一项在慢性缺血性卒中成人中开展的概念验证研究,评估ExaStim®经皮脊髓刺激联合结构化任务特异性康复的效果。主要探索12周干预后上肢运动障碍的变化,次要目标为安全性、耐受性与可行性,并探索刺激即时开关差异及第17周变化持续性。结局指标包括FMA-UE、ARAT、BBT、9HPT、MAL和SIS,设计不用于确立因果有效性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:慢性卒中、缺血性卒中、CVA(脑血管意外)。主要探索性临床目标:描述慢性卒中个体接受12周ExaStim刺激联合结构化、任务特异性康复后上肢运动障碍的变化。次要目标:描述ExaStim在慢性卒中个体中使用的安全性、耐受性和可行性。探索性目标包括描述灵活性的即时开/关刺激差异以及第17周观察到的变化的持续性;该设计不旨在确立因果有效性。其他探索性结局: 从基线至第4、8和17周,FMA-UE、ARAT、BBT、9HPT、MAL和SIS各项的变化。 从第12周至第17周,FMA-UE、ARAT、BBT、9HPT、MAL和SIS各项的变化。* 组平均FMA-U的描述性比较

【主题与分类】

主题标签:Chronic Stroke、Ischemic Stroke、CVA (Cerebrovascular Accident)。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07917221

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病条件:慢性卒中、缺血性卒中、CVA(脑血管意外)。主要探索性临床目标:描述慢性卒中个体在接受12周ExaStim刺激联合结构化、任务特异性康复后上肢运动障碍的变化特征。次要目标:描述ExaStim在慢性卒中个体中使用的安全性、耐受性和可行性特征。探索性目标包括描述刺激开启/关闭时灵活性的即时差异以及第17周观察到的变化的持续性;该设计并非旨在确立因果有效性。其他探索性结局:* FMA-UE、ARAT、BBT、9HPT、MAL和SIS各项从基线至第4周、第8周和第17周的变化。* FMA-UE、ARAT、BBT、9HPT、MAL和SIS各项从第12周至第17周的变化。* 将组平均FMA-UE从基线至第12周的变化与探索性4.25分参考值进行描述性比较。* 改良Ashworth量表评分从基线至第12周的变化。

FMA-UE筛查范围20-50的依据在于其已用于慢性卒中神经调控研究,包括VNS-REHAB(Dawson等,2021)和TRICEPS方案(Baig等,2025)。这一入选先例并不为ExaStim确立具有临床意义的变化阈值。Page、Fulk和Boyne(2012)报告,在轻至中度损伤的慢性卒中中,临床重要差异为4.25-7.25分,具体取决于治疗师评定的锚点。因此,4.25分仅作为描述观察变化时的探索性参考。组平均变化将概括变化的总体幅度,而个体变化和基线评分将显示参与者间的变异性。在本概念验证研究中,无论是组平均变化还是个体变化≥4.25分,均不用于定义研究成功或具有临床意义的应答者。可行性将使用筛查和入组计数、至第17周的保留率、24次计划会话中完成的会话数、会话……来概括。

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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