等长收缩后放松与交互抑制对颈源性头痛患者的疗效比较
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦颈源性头痛(CGH)与创伤后头痛人群,旨在比较两种肌肉能量技术——等长收缩后放松(PIR)与交互抑制(RI)——在减轻疼痛、改善颈椎活动度及降低功能障碍方面的效果

基本信息
资源简介
等长收缩后放松与交互抑制对颈源性头痛患者的疗效比较
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦颈源性头痛(CGH)与创伤后头痛人群,旨在比较两种肌肉能量技术——等长收缩后放松(PIR)与交互抑制(RI)——在减轻疼痛、改善颈椎活动度及降低功能障碍方面的效果。颈源性头痛被定义为由颈椎或其相关骨、椎间盘或软组织病变引起的继发性头痛,常表现为单侧颈部或枕部起源并向前头部放射的疼痛,患者多伴有颈部活动受限、颈椎僵硬、肌肉紧张,偶有同侧肩部或手臂不适。数据可用于头痛干预效果比较与相关症状分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:创伤后头痛、颈源性头痛。“等长收缩后放松与交互抑制在颈源性头痛患者中的疗效比较”旨在比较两种肌肉能量技术——等长收缩后放松(PIR)与交互抑制(RI)——在减轻颈源性头痛(CGH)患者疼痛、改善颈椎活动度及降低功能障碍方面的有效性。颈源性头痛被定义为由颈椎或其相关骨性、椎间盘或软组织结构疾病引起的继发性头痛。其典型表现为单侧疼痛,起自颈部或枕部,并向头前部放射。患者常出现颈部活动受限、颈椎僵硬、肌肉紧张,偶尔伴有同侧肩部或手臂不适。这些症状可能显著干扰日常活动、工作表现及整体生活质量。该病通常与上颈椎功能障碍相关,尤其是C1-C2节段,其中关节活动度改变和肌肉失衡促成症状的发生与持续。该概要强调,颈源性头痛是一种常见的肌肉骨骼疾病,在全球范围内造成相当大的健康负担。它常由持续颈部姿势、重复性颈椎运动或长时间体力活动诱发或加重。诊断需要详细的主观和体格检查,尤其侧重于评估上颈椎活动度。颈椎屈曲-旋转试验(CFRT)被认为是一项可靠且有效的临床测试,用于确认颈源性头痛,因为它专门评估C1-C2旋转,而受影响个体的这一活动度通常受限。CGH患者还常表现出上斜方肌、肩胛提肌、胸锁乳突肌、斜角肌、枕下肌群和胸肌等肌肉的紧张,使手法治疗成为一项重
【主题与分类】
主题标签:Post Traumatic Headache、Cervicogenic Headache。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/NCT07838545
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07838545
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- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:创伤后头痛、颈源性头痛。“等长收缩后放松与交互抑制在颈源性头痛患者中的疗效比较”旨在比较两种肌肉能量技术——等长收缩后放松(PIR)与交互抑制(RI)——在减轻颈源性头痛(CGH)患者疼痛、改善颈椎活动度及降低功能障碍方面的有效性。颈源性头痛定义为由颈椎或其相关骨、椎间盘或软组织结构疾病引起的继发性头痛。其典型表现为单侧疼痛,起自颈部或枕部,并向头前部放射。患者常出现颈部活动受限、颈椎僵硬、肌肉紧张,偶尔伴有同侧肩部或手臂不适。这些症状可能显著影响日常活动、工作表现及整体生活质量。
该病症通常与上颈椎功能障碍相关,尤其是C1-C2节段,关节活动度改变和肌肉失衡会促进症状的发生与持续。该概要指出,颈源性头痛是一种常见的肌肉骨骼疾病,在全球范围内造成相当大的健康负担。它常由持续颈部姿势、重复性颈椎运动或长时间体力活动诱发或加重。诊断需要详细的主观检查和体格检查,尤其侧重于评估上颈椎活动度。颈椎屈曲-旋转试验(CFRT)被认为是一项可靠且有效的临床检查,可用于确认颈源性头痛,因为它专门评估C1-C2旋转,而受影响个体的这一活动度通常受限。CGH患者还常表现为上斜方肌、肩胛提肌、胸锁乳突肌、斜角肌、枕下肌群和胸肌等肌肉紧张,因此手法治疗是一种重
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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