肌内效贴治疗电竞玩家腕管综合征疗效:随机临床试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕一项随机临床试验,研究肌内效贴(Kinesio Tape, KT)对年轻成人 PC 电竞玩家腕管样症状及游戏表现的缓解与改善效果

University of Nevada, Las VegasUniversity of Nevada, Las Vegas
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表格回归Carpal TunnelCarpal Tunnel Syndrome (CTS)
Efficacy of Dorsal Kinesio Tape Application for Carpal Tunnel Syndrome in Esports Gamers: A Randomized Clinical Trial

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

肌内效贴治疗电竞玩家腕管综合征疗效:随机临床试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕一项随机临床试验,研究肌内效贴(Kinesio Tape, KT)对年轻成人 PC 电竞玩家腕管样症状及游戏表现的缓解与改善效果。研究比较腕部贴扎与肩胛冈贴扎两种方式,以判断腕部贴扎是否带来更强的疼痛缓解和表现收益。参与者需完成筛查与知情同意(Zoom,最多 30 分钟)、Phalen 试验、基线评估(第 0 天,75 分钟,含人口学调查、15 分钟 Kovaaks FPS Aim Trainer 游戏)等流程。数据可用于评估 KT 对腕部疼痛与游戏表现的干预效应(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:Carpal Tunnel、Carpal Tunnel Syndrome (CTS)。本临床试验研究肌内效贴(Kinesio Tape, KT)在缓解年轻成人 PC 玩家腕管样症状及提升游戏表现方面的有效性。该研究旨在解决两个主要问题:肌内效贴能否减轻出现腕管样症状的成人 PC 玩家的腕部疼痛?肌内效贴能否改善该人群的游戏表现?研究者将比较腕部贴扎与肩胛冈贴扎的效果,以确定腕部贴扎是否提供更强的疼痛缓解和表现收益。参与者将接受:筛查与知情同意(通过 Zoom,最多 30 分钟):知情同意及 Phalen 试验以评估腕管样症状。基线(第 0 天,75 分钟):完成人口学调查、在 Kovaaks FPS Aim Trainer 上进行 15 分钟游戏、KT 应用

【主题与分类】

主题标签:Carpal Tunnel、Carpal Tunnel Syndrome (CTS)。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/NCT06993090

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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

疾病:腕管综合征、腕管综合征(CTS)。本临床试验研究肌内效贴(KT)在缓解类腕管症状及提升年轻成人PC游戏玩家游戏表现方面的有效性。该研究旨在解决两个主要问题:肌内效贴是否能减轻出现类腕管症状的成人PC游戏玩家的腕部疼痛?肌内效贴是否能改善该人群的游戏表现?研究人员将比较将KT贴于腕部与贴于肩胛冈的效果,以确定腕部贴扎是否能提供更大的疼痛缓解和表现获益。参与者将接受:筛选与知情同意(通过Zoom,最多30分钟):知情同意及Phalen试验以评估类腕管症状。基线(第0天,75分钟):完成人口统计学调查、在Kovaaks FPS Aim Trainer上进行15分钟游戏、应用KT、应用后15分钟游戏,以及调查问卷(波士顿腕管综合征严重程度量表[BCSS]和KT反馈)。第1天和第2天(各15分钟):移除并重新应用KT,随后进行BCSS和KT反馈调查。

第3天(75分钟):重复游戏测试、KT应用,并完成BCSS和KT反馈调查,流程与第0天相同。总时间投入:约210分钟(3.5小时),分四次进行。

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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