activeDCM:基于Apple Watch纵向生物传感指导的个体化活动与运动方案改善扩张型心肌病预后的介入性临床试验

activeDCM 是一项介入性临床试验数据集,来源于 clinicaltrials.gov,聚焦扩张型心肌病与心力衰竭

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基因组预测Cardiomyopathy, DilatedHeart Failure
activeDCM - Interventional Clinical Trial of Individualized Activity and Exercise Programs to Improve Outcome in Dilated Cardiomyopathy Guided by Longitudinal Biosensing With Apple Watch

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

activeDCM:基于Apple Watch纵向生物传感指导的个体化活动与运动方案改善扩张型心肌病预后的介入性临床试验

activeDCM 是一项介入性临床试验数据集,来源于 clinicaltrials.gov,聚焦扩张型心肌病与心力衰竭。受试者随机分组当天在门诊接受常规医疗照护,并额外采集血样,第6个月和第12个月再次采血,样本包含 EDTA、PaxGene、血浆和血清,用于 DNA、RNA 及代谢物分析。基础检查涵盖详细病史、体格检查与诊断,常规血样检测电解质、NT-ProBNP、hsTnT、肌酐、尿素及血常规,患者还填写明尼苏达心力衰竭生活质量问卷。该数据可用于研究个体化活动与运动方案对扩张型心肌病预后的影响(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:扩张型心肌病、心力衰竭。招募的受试者(n = 300)在随机分组当天在我们的门诊接受常规医疗照护。此外,还额外采集一份血样(第6个月和第12个月再采集额外血样),其中包含9 ml EDTA(用于DNA分析,例如全基因组测序)、5 ml PaxGene(用于RNA分析)、7.5 ml血浆(例如用于代谢物和RNA分析)和7.5 ml血清(例如用于代谢物和RNA分析)。在基础检查期间采集详细病史。随后进行详细的体格检查和诊断。采集常规血样以测定电解质、NT-ProBNP、hsTnT、肌酐、尿素和血常规的值。最后,患者回答一份关于生活质量(MHLFQ:The Minnesota Living with Heart Failure Questionna

【主题与分类】

主题标签:Cardiomyopathy, Dilated、Heart Failure。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04359238

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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:扩张型心肌病、心力衰竭。招募的受试者(n = 300)在随机化当天于我们的门诊接受常规医疗护理。此外,还会额外采集一份血样(在第6个月和第12个月还会再次采集血样),其中包含9毫升EDTA(用于DNA分析,如全基因组测序)、5毫升PaxGene(用于RNA分析)、7.5毫升血浆(例如用于代谢物和RNA分析)和7.5毫升血清(例如用于代谢物和RNA分析)。在基本检查期间会详细询问病史。随后进行详细的体格检查和诊断。采集一份常规血样以测定电解质、NT-ProBNP、hsTnT、肌酐、尿素和血细胞计数。最后,患者填写关于生活质量(MHLFQ:明尼苏达心力衰竭生活质量问卷)和抑郁(PHQ9)的问卷。三分之二的患者(n = 200;干预组)将定期参加为期12个月的个性化运动计划。三分之一的参与者(n = 100;对照组)将不参加运动计划。

由于本研究需要使用SmartWatch。所有受试者在招募当天都将获得SmartWatch。这些是Apple Watch(Series 4),由Apple Inc.提供。在Apple Watch上,参与者可以使用我们专门为这项研究开发的一款应用程序。该应用程序收集有关患者身体活动和症状的重要信息(包括脉率、训练时长、爬楼层数、步数和心电图)。Apple Watch还用于向干预组的参与者定期发送有关其训练状态的通报,并提醒他们进行训练。参与者在招募后4-6周前往运动医学科进行运动心肺功能测试和运动医学评估。根据严重程度制定个性化运动方案(

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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