CLIMB:攀岩者损伤、心理健康与身体意象的纵向态度研究

CLIMB 是一项针对瑞典精英与次精英攀岩者的纵向研究数据集,覆盖心理健康问题、肌肉骨骼疼痛、进食障碍及运动相对能量缺乏(RED-S)等主题

Göteborg UniversityGöteborg University
clinicaltrials
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医学影像预测Mental Health IssueMusculoskeletal PainEating DisordersRelative Energy Deficiency in Sport
CLIMB: Climbers' Longitudinal Attitudes to Injuries, Mental Health and Body Image

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

CLIMB:攀岩者损伤、心理健康与身体意象的纵向态度研究

CLIMB 是一项针对瑞典精英与次精英攀岩者的纵向研究数据集,覆盖心理健康问题、肌肉骨骼疼痛、进食障碍及运动相对能量缺乏(RED-S)等主题。研究计划在两年内(随访最长五年)考察进食障碍症状、心理健康问题、过度使用损伤、骨健康及 RED-S 指征的患病率与变化,并与正常对照人群比较,同时分析高/低进食障碍水平组间的差异及上述变量(骨健康除外)的时间轨迹。数据可用于患病率估计、组间比较与纵向预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:心理健康问题、肌肉骨骼疼痛、进食障碍、运动相对能量缺乏。研究目标:该项目的总体目的是研究瑞典精英与次精英攀岩者中进食障碍(ED)症状、心理健康问题、过度使用损伤、骨健康以及运动相对能量缺乏(RED-S)指征的患病率及两年期间的变化(计划随访期最长五年)。攀岩者将与一组正常对照进行比较。此外,将在进食障碍高/低水平组之间研究差异,比较心理健康问题、过度使用损伤和骨健康的发生情况。将分析上述变量(骨健康除外)随时间的变化轨迹。具体研究问题:A)基线 确定紊乱进食行为、心理健康的患病率

【主题与分类】

主题标签:Mental Health Issue、Musculoskeletal Pain、Eating Disorders、Relative Energy Deficiency in Sport。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/NCT05587270

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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

条件:心理健康问题、肌肉骨骼疼痛、进食障碍、运动相对能量不足。研究目标:本项目的总体目标是研究瑞典精英和次精英攀岩者中进食障碍(ED)症状、心理健康问题、过度使用性损伤、骨骼健康以及相对能量不足(RED-S)指征的患病率及其在两年期间的变化(计划随访期最长五年)。攀岩者将与一组正常对照进行比较。此外,将研究进食障碍高水平和低水平组之间的差异,比较心理健康问题、过度使用性损伤和骨骼健康的发生情况。将分析上述变量(骨骼健康除外)随时间的轨迹。具体研究问题:A)基线 确定高级至精英攀岩者与对照组相比,在紊乱进食行为、心理健康问题、强迫性训练、自我报告的LEA症状、过度使用性损伤和骨密度方面的患病率。

在进食障碍症状、身体意象、强迫性训练、完美主义、心理健康问题、睡眠质量和过度使用性损伤方面,攀岩运动员之间是否存在性别差异?与正常对照相比,更高竞技水平的攀岩运动员(精英组与高级组)在进食障碍行为相关症状、心理健康问题、强迫性训练、自我报告的LEA症状、过度使用性损伤和骨密度方面是否报告出不同程度的症状?报告进食障碍症状存在差异的攀岩运动员,在通过双能X射线吸收测定法(DXA)测量的骨骼健康方面是否存在差异?B)随访 研究上述变量随时间的变化轨迹,并考察可改变风险因素与不良健康之间的关联,以及由DASS21、EDEQ和OSLO运动过度使用损伤问卷测量的结局。研究设计:本研究为纵向设计,使用基于网络的问卷,在两年期间进行四次测量(基线、6个月、12个月和24个月),并额外进行随访。

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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