同日出院膝关节置换术后体力活动、睡眠与膝关节功能变化

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项前瞻性观察性队列研究,聚焦因膝关节骨关节炎接受同日出院膝关节置换术(SDD-KA)患者的术后康复

Turku University HospitalTurku University Hospital
clinicaltrials
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时间序列预测Arthrosis
Changes in Physical Activity, Sleep and Knee Function After Same-Day Discharge Knee Arthroplasty

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

同日出院膝关节置换术后体力活动、睡眠与膝关节功能变化

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项前瞻性观察性队列研究,聚焦因膝关节骨关节炎接受同日出院膝关节置换术(SDD-KA)患者的术后康复。研究覆盖术前至术后的体力活动、睡眠质量、膝关节伸展与屈曲力量、膝关节活动度及患者报告结局的变化,并分析这些变化之间的关联及其与患者满意度的关系。预设次要目标为比较内侧单髁膝关节置换(UKA)与全膝关节置换(TKA)患者在上述结局上的差异,手术方式由临床团队根据适应症决定而非随机分配。数据可用于研究关节置换术后康复轨迹及不同术式的观察性比较(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:关节病。这是一项前瞻性观察性队列研究,调查因膝关节骨关节炎接受同日出院膝关节置换术(SDD-KA)患者的术后康复情况。主要目标是描述体力活动、睡眠质量、膝关节伸展和屈曲力量、膝关节活动度以及患者报告结局从术前到术后的变化,并研究这些变化之间的关联及其与患者满意度的关系。作为预设的次要目标,研究将比较接受内侧单髁膝关节置换术(UKA)和全膝关节置换术(TKA)的患者在这些结局上的差异。患者未被随机分配至UKA或TKA;手术方式由治疗临床团队根据既定临床适应症决定。因此,该研究代表了两种

【主题与分类】

主题标签:Arthrosis。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07840391

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    • 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:关节病。这是一项前瞻性观察性队列研究,旨在探究因膝骨关节炎接受当日出院膝关节置换术(SDD-KA)患者的术后恢复情况。主要目的是描述患者从术前到术后在身体活动、睡眠质量、膝关节伸展和屈曲力量、膝关节活动度及患者报告结局方面的变化特征,并研究这些变化之间的关联及其与患者满意度的关系。作为预先设定的次要目的,本研究将比较内侧单髁膝关节置换术(UKA)与全膝关节置换术(TKA)患者在这些结局上的差异。患者并非随机分配至UKA或TKA;手术方式由治疗临床团队根据既定临床指征决定。因此,本研究代表了对接受不同手术方式的两个患者队列的观察性比较。本研究将纳入120例在芬兰图尔库大学医院接受初次SDD-KA的患者。队列将由30例接受内侧UKA的患者和90例接受TKA的患者组成。

参与者将从术前阶段前瞻性随访至术后12个月。身体活动和睡眠将使用可穿戴加速度计进行客观评估。测量将在术前两周期间、从手术时至术后3个月连续进行,并在术后12个月再进行为期两周的测量。加速度计数据将在UKK健康促进研究所使用经过验证的算法进行分析。临床评估将包括等长膝关节伸展和屈曲力量以及主动膝关节活动度。患者报告结局将包括膝关节特异性功能、睡眠质量、疼痛、健康相关生活质量以及对手术的满意度。评估将在术前和术后的预定时间点进行。

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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