基于心肺运动试验的高强度间歇训练改善射血分数保留的心力衰竭

条件:HFpEF - 射血分数保留的心力衰竭。心血管-肾脏-代谢(CKM)综合征是一个整合心血管、肾脏和代谢紊乱的连续临床疾病谱

Peking University Third HospitalPeking University Third Hospital
clinicaltrials
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其他预测HFpEF心力衰竭心肺运动试验高强度间歇训练CKM综合征运动康复
Cardiopulmonary Exercise Testing-based High-intensity Interval Training For Improving Heart Failure With Preserved Ejection Fraction

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

基于心肺运动试验的高强度间歇训练改善射血分数保留的心力衰竭

该数据集聚焦于射血分数保留的心力衰竭(HFpEF)这一特定心血管疾病人群,围绕基于心肺运动试验的高强度间歇训练展开。心血管-肾脏-代谢(CKM)综合征被视为一个连续临床疾病谱,整合了心血管、肾脏和代谢紊乱,而HFpEF被认为是该综合征的第4阶段,以心脏结构和功能受损为主要特征。数据集来源于clinicaltrials.gov,归类于循环系统疾病/心力衰竭方向,主题标签为HFpEF。其核心关注点在于:当CKM综合征进展至第4阶段,尤其是HFpEF患者时,传统运动处方在安全性与有效性之间难以平衡,传统“一刀切”式运动康复策略面临挑战,因此需要探索更精准的干预方式。

【数据集背景】

心血管-肾脏-代谢(CKM)综合征是一个连续临床疾病谱,整合了心血管、肾脏和代谢紊乱。HFpEF被视为CKM综合征的第4阶段,主要特征为心脏结构和功能受损。已有大量研究证实,运动干预对CKM综合征第0至3阶段(如肥胖、代谢综合征、高血压和糖尿病)在改善代谢谱和炎症状态方面有效,并能显著改善临床结局。然而,对于第4阶段CKM综合征,尤其是HFpEF患者,常规运动处方在平衡安全性和有效性方面面临显著挑战。此外,传统“一刀切”的运动康复策略也存在明显局限。该数据集正是针对这一未满足的临床需求,围绕基于心肺运动试验的高强度间歇训练进行构建。

【数据内容】

源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于clinicaltrials.gov。源站描述中提及的条件为HFpEF——射血分数保留的心力衰竭。其余关于采集方式、采集时间、样本量、设备、流程等信息,源站未提供。

【适用场景】

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【使用方法】

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【质量与限制】

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【引用与许可】

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    • OpenDataLab: 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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:HFpEF——射血分数保留的心力衰竭。心血管-肾脏-代谢(CKM)综合征是一个整合心血管、肾脏和代谢紊乱的连续临床疾病谱。射血分数保留的心力衰竭(HFpEF)被视为CKM综合征的第4期,主要以心脏结构和功能受损为特征。大量研究已证实,运动干预可有效改善CKM综合征0-3期(如肥胖、代谢综合征、高血压和糖尿病)的代谢谱和炎症状态,并显著改善临床结局。然而,对于CKM综合征第4期,尤其是HFpEF患者,传统运动处方在平衡安全性与有效性方面面临重大挑战。此外,由于缺乏个体化精准方法,传统“一刀切”式的运动康复策略未能显著改善临床结局。

为填补这一空白,本研究拟采用多中心、随机、对照设计,纳入CKM综合征4期HFpEF患者,并将其随机分配至个性化高强度间歇训练(HIIT)干预组或标准护理对照组。本研究的主要终点是干预24周后峰值摄氧量(peak VO₂)较基线的变化。此外,还设立了一系列次要终点以进行全面评价,包括炎症生物标志物、心脏结构与功能、生活质量以及复合临床事件。这些终点旨在从心肺功能、代谢与炎症、生活质量和临床结局等角度全面评估干预效果,并探讨其潜在机制。本研究有望验证个性化运动对CKM综合征4期患者峰值VO₂及各项次要终点的有益作用。

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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