BRIDGE 试验:将消费级移动健康技术嵌入心脏康复
该数据集来自 clinicaltrials.gov 的 BRIDGE 试验,主题为将消费级移动健康技术嵌入心脏康复,本站归类于循环系统疾病/心力衰竭

基本信息
资源简介
BRIDGE 试验:将消费级移动健康技术嵌入心脏康复
该数据集来自 clinicaltrials.gov 的 BRIDGE 试验,主题为将消费级移动健康技术嵌入心脏康复,本站归类于循环系统疾病/心力衰竭。覆盖人群包括急性心肌梗死、经皮冠状动脉介入、冠状动脉旁路移植手术、射血分数降低的慢性心力衰竭、心脏瓣膜修复或置换以及稳定型心绞痛患者。源站描述指出,II 期心脏康复是心血管疾病患者基于证据的二级预防项目,核心内容包括患者评估、运动训练、体力活动促进、健康教育、营养咨询、心理支持和心血管疾病风险管理,通常为门诊中心每周三次的中心型心脏康复,并鼓励在日常生活环境中补充健康生活方式行为。该数据可用于心脏康复相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:急性心肌梗死(AMI)、经皮冠状动脉介入(PCI)、冠状动脉旁路移植手术(CABG)、射血分数降低的慢性心力衰竭(HFrEF)、心脏瓣膜修复或置换、稳定型心绞痛。II 期心脏康复(CR)是针对心血管疾病(CVD)患者基于证据的二级预防项目。综合 CR 的核心组成部分已确立,包括患者评估、运动训练、体力活动(PA)促进、健康教育、营养咨询、心理支持和 CVD 风险管理。II 期 CR 项目通常每周在门诊中心提供三次课程——称为中心型 CR(CBCR)——并鼓励在患者日常生活环境中补充健康生活方式行为。尽管有强有力的证据支持其有效性
【主题与分类】
主题标签:Acute Myocardial Infarction (AMI)、Percutaneous Coronary Intervention (PCI)、Heart Valve Repair or Replacement、Stable Angina Pectoris。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/NCT07741396
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07741396
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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
病症:急性心肌梗死(AMI)、经皮冠状动脉介入治疗(PCI)、冠状动脉旁路移植术(CABG)、射血分数降低的慢性心力衰竭(HFrEF)、心脏瓣膜修复或置换、稳定型心绞痛。II期心脏康复(CR)是针对心血管疾病(CVD)患者的一项基于证据的二级预防方案。综合心脏康复的核心组成部分已确立,包括患者评估、运动训练、体力活动(PA)促进、健康教育、营养咨询、心理支持以及CVD风险管理。II期心脏康复方案通常每周在门诊中心提供三次课程——称为中心型心脏康复(CBCR)——并鼓励患者在日常生活环境中补充健康生活方式行为。
尽管有强有力的证据支持CBCR的有效性,但其效果受到四个主要障碍的制约:1)患者在非CR日往往无法维持足够的体力活动;2)许多患者未能参加所有规定的CR课程,而另一些患者则过早退出该计划;3)许多CBCR计划以运动为中心,对其他核心组成部分(如风险管理)关注甚少;4)覆盖范围仍然有限,对家庭为基础的推荐建议依从性差。数据显示,高达86.5%的CR参与者未能达到指南推荐的每周PA目标,并且在非CR日基本处于不活动状态。此外,只有26.9%的参与者完成了36次课程的CBCR,而56.7%的参与者至少参加了25次课程——这一阈值与显著的健康益处相关。此外,许多医疗系统缺乏针对CR参与者的标准化教育计划,并且据报道,缺乏CR知识和低自我效能感是CR依从性和PA方案依从性的重要障碍。
许多心脏康复项目并未完全提供综合性心脏康复的所有组成部分,往往倾向于强调运动训练,而对饮食、药物依从性及其他风险管理组成部分的关注则不够持续。创新且可扩展的策略,能够延伸患者
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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