腿部运动辅助划桨(LEAP)疗法用于外周动脉疾病

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕腿部运动辅助划桨(LEAP)疗法用于外周动脉疾病(PAD)展开。源站描述指出,全球超过2亿成年人患有PAD,其由腿部动脉粥样硬化斑块堆积引起,与高发病率和高死亡率相关

University of NebraskaUniversity of Nebraska
clinicaltrials
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文本Peripheral Arterial DiseasePeripheral Vascular DiseasePeripheral Artery Occlusive DiseasePeripheral Artery Disease
Leg Exercise Assistive Paddling (LEAP) Therapy for Peripheral Artery Disease

基本信息

模态
文本
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

腿部运动辅助划桨(LEAP)疗法用于外周动脉疾病

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕腿部运动辅助划桨(LEAP)疗法用于外周动脉疾病(PAD)展开。源站描述指出,全球超过2亿成年人患有PAD,其由腿部动脉粥样硬化斑块堆积引起,与高发病率和高死亡率相关。50岁后发病率呈指数上升,老年人群最易感,随着西方社会老龄化加剧,PAD可能给医疗系统和经济带来沉重负担,因此预防和治疗PAD的干预措施研发成为重要生物医学议题。该数据可用于了解PAD相关临床试验背景及干预研究方向(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:外周动脉疾病、外周血管疾病、外周动脉闭塞性疾病、外周动脉疾病。流行病学研究表明,目前全球有超过2亿成年人患有外周动脉疾病(PAD),这是腿部动脉中动脉粥样硬化斑块堆积所致,并与高发病率和高死亡率相关。最易患PAD的人群是老年人,50岁后PAD的发病率呈指数增长。这种明显的年龄分界使PAD在西方社会尤其令人担忧,因为西方社会中老年人的比例正在稳步上升,从而使PAD成为未来医疗系统和经济体的巨大潜在负担。因此,发现和开发预防及治疗PAD的干预措施是一项具有高未来回报的顶级生物医学关切。

【主题与分类】

主题标签:Peripheral Arterial Disease、Peripheral Vascular Disease、Peripheral Artery Occlusive Disease、Peripheral Artery Disease。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/NCT06389149

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:外周动脉疾病、外周血管疾病、外周动脉闭塞性疾病、外周动脉病。流行病学研究表明,全球目前有超过2亿成年人患有外周动脉疾病(PAD),该病是腿部动脉中动脉粥样硬化斑块的积聚,并与高发病率和高死亡率相关。最易患PAD的人群是老年人,50岁以后PAD的发病率呈指数增长。这种明显的年龄分界使得PAD对西方社会尤为令人担忧,因为西方社会中老年人的比例正在稳步上升,从而使PAD成为未来医疗系统和经济体的巨大潜在负担。因此,发现和开发预防及治疗PAD的干预措施是生物医学领域的首要关注点,具有很高的未来投资回报。已知运动和体力活动可以改善PAD患者的功能能力。事实上,据报道,运动疗法在恢复功能性步行能力方面与血管重建手术一样有效。

然而,尽管运动有诸多益处,但监督下运动疗法的依从性较低,且PAD患者报告称其久坐程度很高,这很可能归因于他们在运动时经历的肌肉疼痛。PAD患者中久坐程度升高令人担忧,因为研究者及其他人员已证实,以长时间坐姿(即坐超过1小时)形式表现的久坐行为可以:1)增加动脉僵硬度,2)降低大血管和微血管的血管舒张能力,3)降低骨骼肌代谢,以及4)降低大传导动脉中的剪切应力,而所有这些均已知会促进动脉粥样硬化。重要的是,由于PAD患者已表现出血管功能受损,他们可能更容易受到长时间坐姿对血管健康负面影响的影响。值得注意的是,研究者已表明,腿部的被动运动(即无主动肌肉收缩的肢体运动)可以预防

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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