左心室辅助装置植入后基于移动技术的居家运动计划

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦心力衰竭患者在左心室辅助装置植入后的居家运动干预研究。入组受试者随机分为运动干预组与常规护理组,基线评估包括使用 Garmin 活动追踪手表测量第一周日均步数、六分钟步行试验、衰弱测试(握力与步速)、问卷调查以及评估肌肉量的 CT 扫描

University of PennsylvaniaUniversity of Pennsylvania
clinicaltrials
浏览 8
医学影像分类Heart Failure
Home-Based Exercise Program Using Mobile Technology After Left Ventricular Assist Device Implantation

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

左心室辅助装置植入后基于移动技术的居家运动计划

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦心力衰竭患者在左心室辅助装置植入后的居家运动干预研究。入组受试者随机分为运动干预组与常规护理组,基线评估包括使用 Garmin 活动追踪手表测量第一周日均步数、六分钟步行试验、衰弱测试(握力与步速)、问卷调查以及评估肌肉量的 CT 扫描。常规护理组受试者持续佩戴 Garmin 手表,并通过智能手机应用 Datos 接收佩戴提醒,鼓励在耐受范围内增加每日步行。数据可用于分析移动技术支持的居家运动对心力衰竭患者功能与衰弱指标的影响(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:心力衰竭。签署知情同意书的合格受试者将被随机分配到运动干预组或常规护理组。作为基线评估的一部分,所有受试者将使用 Garmin 活动追踪手表测量第一周的平均每日步数,完成六分钟步行试验,完成衰弱测试(包括握力和步速测量),并完成问卷调查。受试者还将完成 CT 扫描以评估肌肉量。完成基线评估后,受试者将被随机分配到其中一个研究组。常规护理组的受试者将获得 Garmin 活动追踪手表并持续佩戴。受试者将通过智能手机应用(Datos)收到佩戴手表的提醒。鼓励受试者在耐受范围内增加每日步行。除标准护理门诊访视外,他们将重新

【主题与分类】

主题标签: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/NCT06291922

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06291922

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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

疾病:心力衰竭。签署知情同意书的合格受试者将被随机分配至运动干预组或常规护理组。作为基线评估的一部分,所有受试者将在第1周使用Garmin活动追踪手表测量其平均每日步数,完成六分钟步行测试,完成衰弱测试(包括握力和步速测量),并完成问卷调查。受试者还将完成CT扫描以评估肌肉量。完成基线评估后,受试者将被随机分配至其中一个研究组。常规护理组的受试者将获得一块Garmin活动追踪手表并持续佩戴。受试者将通过智能手机应用程序(Datos)收到佩戴手表的提醒。鼓励受试者在可耐受的情况下增加每日步行量。除标准护理门诊就诊外,他们还将接到研究协调员的电话,提醒他们佩戴手表并进行步行。运动干预组的受试者将首先与干预人员进行一次初始培训课程,以复习运动内容及安全注意事项。

受试者将获得个体化的运动处方,涵盖步行和力量训练(包括使用阻力带和轻量负重)的频率、持续时间和强度。受试者在运动项目中的进展将通过活动追踪手表和智能手机应用程序进行远程监测,受试者还将通过该应用程序完成问卷。在整个研究期间,受试者将与干预人员完成视频通话,并根据其进展获得更新的个体化运动处方。两个研究组的受试者都将按照标准护理实践定期进行VAD Clinic随访预约。受试者将完成问卷、完成六分钟步行测试、完成衰弱测试(包括握力和步速测量),并接受无造影剂的胸部CT扫描。

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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