儿童健康中的运动

源站描述指出,需要新的、可推广的方法来测量儿科健康与疾病谱系中的体适能和身体活动,并强调身体活动是健康儿童和慢性病儿童全生命周期健康及健康相关生活质量的主要决定因素

University of California, IrvineUniversity of California, Irvine
clinicaltrials
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其他回归Cystic FibrosisSickle Cell DiseaseSARS CoV 2 Infection
Exercise in Child Health

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

儿童健康中的运动

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为儿童健康中的运动,涉及 Cystic Fibrosis、Sickle Cell Disease 和 SARS CoV 2 Infection 等疾病人群。源站描述指出,需要新的、可推广的方法来测量儿科健康与疾病谱系中的体适能和身体活动,并强调身体活动是健康儿童和慢性病儿童全生命周期健康及健康相关生活质量的主要决定因素。数据可用于研究儿童身体活动测量、体适能评估及其与慢性疾病的关系(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:囊性纤维化、镰状细胞病、SARS CoV 2感染。需要新的、可推广的方法来测量一系列儿科健康和疾病状态下的体适能和活动。儿童和青少年的运动不仅仅是玩耍,而是生长发育的重要组成部分。儿童是人类中最自发进行身体活动的人群之一。参与PA(身体活动)是健康儿童和慢性病儿童一生健康及健康相关生活质量的主要决定因素,这并不令人意外。尽管PA具有这一基本生物学作用,儿童也未能幸免于PA水平持续下降的趋势,这一趋势正在我国和全世界造成医疗危机。认识到身体不活动相关疾病(如动脉粥样硬化、2型糖尿病和骨质疏松症)的巨大发病率和成本,已推动针对生命早期预防医学的新政策举措。成人健康和疾病的儿科起源这一概念正获得科学价值,凸显了转变现有关于如何评估生长发育中儿童健康观念的必要性。一个身体不活动(甚至体重正常)的儿童可能没有疾病症状,但血管健康恶化的证据可能已经存在。随着人口健康管理和精准医学时代临近,关于什么意味着一个健康儿童的观念必须改变,并包括体适能的稳健指标。同样令人担忧的是,身体不活动和体适能不佳的有害健康影响在患有慢性病和/或残疾或肥胖等环境-生活方式状况的儿童中会加剧。由于研究和护理的显著进步,患有以前与生命前二十年死亡相关的疾病或状况(例如SCD、CF)的儿童寿命更长,但往往无法达到与健康获益相关的PA和体适能水平

【主题与分类】

主题标签:Cystic Fibrosis、Sickle Cell Disease、SARS CoV 2 Infection。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05359991

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:囊性纤维化、镰状细胞病、SARS CoV 2感染。需要新的、可推广的方法来测量一系列儿科健康和疾病状态下的体适能和活动。儿童和青少年的运动不仅仅是玩耍,而是生长发育的重要组成部分。儿童是人类中最自发进行身体活动的人群之一。参与PA(身体活动)是健康儿童和慢性病儿童一生健康及健康相关生活质量的主要决定因素,这并不令人意外。尽管PA具有这种基本的生物学作用,但儿童也未能幸免于身体活动水平的持续下降,这正在我国和全世界造成医疗危机。认识到身体活动不足相关疾病(如动脉粥样硬化、2型糖尿病和骨质疏松症)的巨大发病率和成本,已推动针对生命早期预防医学的新政策举措。

成人健康与疾病的儿科起源这一概念正日益获得科学认可,凸显出转变现有儿童健康评估观念的必要性。一个缺乏身体活动(甚至体重正常)的儿童可能没有疾病症状,但血管健康恶化的证据可能已经存在。随着人口健康管理和精准医疗时代即将到来,对何为健康儿童的定义必须改变,并纳入强有力的体能指标。同样令人担忧的是,身体活动不足和体能不佳对健康的有害影响在患有慢性病和/或残疾的儿童中,或在肥胖等环境-生活方式条件下,会进一步加剧。由于研究和照护方面的显著进步,患有过去在生命头二十年与死亡率相关的疾病或状况(如SCD、CF)的儿童寿命更长,但往往无法达到与健康获益相关的身体活动和体能水平。

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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