脑瘫儿童家庭密集型节段性躯干训练的家长体验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,记录一项在巴基斯坦拉合尔某医院开展的单臂可行性研究,考察痉挛性双瘫脑瘫儿童家长对家庭密集型节段性躯干训练(ISTT)项目的体验与依从性

Iqra KhanIqra Khan
clinicaltrials
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视频Cerebral Palsy (CP)Home-based RehabilitationHome-based ProgramsPostural ControlPerceptionsTelerehabilitation
Parental Experiences of Home-Based Intensive Segmental Trunk Training in Children With Cerebral Palsy

基本信息

模态
视频
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

脑瘫儿童家庭密集型节段性躯干训练的家长体验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,记录一项在巴基斯坦拉合尔某医院开展的单臂可行性研究,考察痉挛性双瘫脑瘫儿童家长对家庭密集型节段性躯干训练(ISTT)项目的体验与依从性。背景涉及躯干控制对粗大运动功能、姿势稳定性和功能性移动的重要性,以及巴基斯坦传统门诊康复面临的交通、费用和专科服务可及性障碍。数据可用于了解家庭照护者实施康复项目的可行性、依从性与家长感知,为远程康复和家庭康复方案设计提供参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Cerebral Palsy (CP)、Home-based Rehabilitation、Home-based Programs、Postural Control、Perceptions、Telerehabilitation。这项单臂可行性研究在巴基斯坦拉合尔的一家医院开展,旨在调查家长对痉挛性双瘫脑瘫(CP)儿童家庭密集型节段性躯干训练(ISTT)项目的体验与依从性。背景:躯干控制是脑瘫儿童粗大运动功能、姿势稳定性和功能性移动的基本前提。巴基斯坦传统的门诊康复面临交通障碍、高费用和专科儿童物理治疗服务可及性有限等重大挑战,导致依从性差和结局欠佳。家庭为基础、由照护者实施的项目提供了一种有前景的替代方案,但关于其可行性的证据有限。

【主题与分类】

主题标签:Cerebral Palsy (CP)、Home-based Rehabilitation、Home-based Programs、Postural Control、Perceptions、Telerehabilitation。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07729124

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    • 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:脑性瘫痪(CP)、家庭康复、家庭项目、姿势控制、感知、远程康复。本单臂可行性研究在巴基斯坦拉合尔的一家医院开展,旨在探讨家长对痉挛型双瘫脑性瘫痪(CP)儿童家庭密集型节段性躯干训练(ISTT)项目的体验与依从性。背景:躯干控制是CP儿童粗大运动功能、姿势稳定性和功能性移动的基本前提。巴基斯坦传统的诊所康复面临诸多重大挑战,包括交通障碍、高费用以及获得专业儿童物理治疗服务的机会有限,导致依从性差和疗效欠佳。以家庭为基础、由照护者实施的项目提供了一种有前景的替代方案,但关于其在资源匮乏环境中的可行性和可接受性的证据有限。干预:ISTT项目是一种结构化、渐进式的躯干稳定方案,针对脊柱颈段、上胸段、下胸段和腰段的节段性控制。

这项为期12周的干预通过混合模式实施:第1周:在医院进行面对面指导和培训课程,由一名资深儿科物理治疗师教授照护者运动方案,包括正确体位摆放、促进技术和进阶标准,采用口头讲解与实际演示相结合的方式。第1-12周:每日居家训练(约30分钟),由预先录制的指导视频库和专为本项目开发的图文手册提供指导。训练从有支撑体位进阶到无支撑体位,从静态任务进阶到动态任务。每周远程督导:治疗师与照护者之间进行同步视频通话,以监测进展、纠正技术、解决障碍,并根据需要调整运动难度。每月面对面访视:在医院进行面对面监测,以进行临床再评估、技术优化和训练原则强化。Pa

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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