基本信息

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创建/更新时间

2026-10-20

资源简介

间歇步行对丹麦重症肌无力患者队列疲劳影响的随机对照干预试验

该数据集对应一项在丹麦重症肌无力患者队列中开展的随机对照干预试验，英文名称为“Can Interval Walking Influence on Fatigue in the Danish Cohort of Myasthenia Gravis Patients”，来源于 clinicaltrials.gov，本站归类为免疫系统疾病 / 其他，主题标签为 Myasthenia Gravis。研究关注的核心问题是间歇性步行训练能否影响重症肌无力患者的疲劳状况。试验采用对照、随机化的干预设计，将患者随机分配到干预组或对照组，整个研究周期为 10 周。干预组患者通过手机应用程序执行每周 150 分钟的间歇性步行运动计划；对照组按平常方式生活，每周最多进行 30 分钟有氧运动。研究开始前和 10 周结束后，两组患者均需在 Rigshospitalet 参加为期 2 小时的功能测试，测试内容包括步行测试、肌肉力量测试等。

【数据集背景】

重症肌无力是一种影响神经肌肉接头传递的疾病，患者常伴有易疲劳等表现。该研究以丹麦重症肌无力患者队列为对象，设计了一项对照、随机化的干预试验，旨在考察间歇性步行这一运动干预方式对患者疲劳的影响。研究通过随机分组的方式比较干预组与对照组在 10 周周期前后的变化，从而为运动干预在该人群中的应用提供依据。

【数据内容】

源站描述显示，该研究涉及的数据围绕两组患者在研究前后的功能测试结果展开。功能测试在 Rigshospitalet 进行，每次时长 2 小时，测试项目包括步行测试、肌肉力量测试等。干预组的相关数据与每周 150 分钟、由手机应用程序管理的间歇性步行计划相关联；对照组的相关数据则对应其平常生活状态，即每周有氧运动不超过 30 分钟。研究周期为 10 周，测试在周期开始前与结束后各进行一次。除上述内容外，源站未提供更细的数据字段或变量说明。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov。研究为对照、随机化干预试验，患者被随机分配到干预组或对照组。干预组的运动计划通过患者手机上的应用程序实施与管理。功能测试在 Rigshospitalet 进行，两组患者均在 10 周研究期前后参加为期 2 小时的测试。源站未提供样本量、招募方式、数据采集频率等进一步信息。

【适用场景】

基于现有信息，该数据集适用于围绕重症肌无力患者运动干预与疲劳关系的研究场景，例如比较间歇性步行干预与常规生活对照在 10 周周期内功能测试表现上的差异。其随机对照设计也适合用于干预效果评估类的方法学参考。源站未提供其他具体适用场景。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法、访问方式或分析指南。

【质量与限制】

该研究为随机对照试验，设有干预组与对照组，并在研究前后进行统一的功能测试，这些设计特征在源站描述中有所体现。但源站未提供样本量、随机化方法细节、盲法设置、失访情况、统计分析方法及数据完整性等信息，因此无法对数据质量作进一步评估。

【引用与许可】

源站未提供引用格式与许可信息。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT03900585

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数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03900585

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
部分平台提供 SDK，例如：
- 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：重症肌无力。本研究是一项对照、随机干预试验。患者被随机分为干预组或对照组。研究持续时间为10周。干预组患者参加为期10周的运动计划，包括每周150分钟的间歇步行，由患者手机上的应用程序管理。对照组患者照常生活，每周最多进行30分钟的有氧运动。在10周研究期前后，患者（来自干预组和对照组）在Rigshospitalet参加为期2小时的功能测试（例如步行测试、肌肉力量测试等）。

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