原发性干燥综合征患者的可能肌少症、肌少症与功能状态
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦原发性干燥综合征成年患者中可能肌少症与肌少症的发生情况。研究记录人口学特征、病程及临床发现，采用握力测试评估肌力，并通过功能性表现测试与功能状态量表评估身体表现和功能状态，旨在探讨肌少症对患者功能状态与生活质量的影响
基本信息
资源简介
原发性干燥综合征患者的可能肌少症、肌少症与功能状态
该数据集围绕原发性干燥综合征成年患者中可能肌少症与肌少症的发生情况展开，属于肌肉骨骼系统疾病领域的观察性研究数据。原发性干燥综合征是一种慢性自身免疫性炎症性疾病，可能累及肌肉骨骼系统；肌少症则以肌肉质量和肌肉力量下降为特征，可能导致身体表现和功能能力受损。该研究采用横断面设计，记录参与者的人口学特征、病程及临床发现，通过握力测试评估肌力，借助功能性表现测试与功能状态量表评估身体表现和功能状态，旨在探讨肌少症对原发性干燥综合征患者功能状态与生活质量的影响。数据集来源于 clinicaltrials.gov，主题聚焦原发性干燥综合征与肌少症两个核心方向，可为相关临床研究与功能评估提供参考。
【数据集背景】
原发性干燥综合征是一种慢性自身免疫性炎症性疾病，可能影响肌肉骨骼系统。肌少症以肌肉质量和肌肉力量下降为特征，可能进一步导致身体表现和功能能力受损。在原发性干燥综合征患者中，肌少症的发生及其对功能状态的影响值得关注。该研究正是在这一背景下，针对原发性干燥综合征成年患者，评估可能肌少症与肌少症的存在情况，并考察其与功能状态和生活质量之间的关系。
【数据内容】
该数据集记录的内容包括参与者的人口学特征、病程以及临床发现。在评估方面，研究采用握力测试评估肌肉力量，通过功能性表现测试评估身体表现，并施以功能状态量表以评估功能状态。研究关注的核心变量涉及可能肌少症与肌少症的判定，以及这些状况与功能状态、生活质量之间的关联。数据主题标签为原发性干燥综合征与肌少症，所属分类为肌肉骨骼系统疾病下的其他类别。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。研究采用横断面设计，在原发性干燥综合征成年患者中开展评估。数据采集依托临床评估流程，包括记录人口学特征、病程和临床发现，实施握力测试、功能性表现测试以及功能状态量表评定。源站描述中未提供样本量、招募地点、具体时间范围等更细的采集信息。
【适用场景】
该数据集适用于关注原发性干燥综合征患者肌肉功能与身体表现的研究场景，可用于探讨可能肌少症与肌少症在该人群中的发生情况，分析肌力、身体表现与功能状态之间的关系，以及评估肌少症对功能状态和生活质量的影响。其横断面设计特点适合用于患病情况描述与关联性分析，也可为后续相关临床研究提供参考。
【使用方法】
源站未提供具体的数据使用方式、文件格式或访问接口说明。使用者需依据来源平台的相关规定获取与使用数据。
【质量与限制】
源站未提供样本量、数据完整性、缺失情况或质量控制措施等信息。该研究为横断面设计，源站描述未涉及纵向随访内容，相关推断需结合设计特点加以考虑。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可条款信息。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07804719
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 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：原发性干燥综合征、肌肉减少症。原发性干燥综合征是一种慢性自身免疫性炎症性疾病，可能影响肌肉骨骼系统。肌肉减少症以肌肉质量和肌肉力量下降为特征，可能导致身体表现和功能能力受损。在这项横断面研究中，将评估成年原发性干燥综合征患者中可能存在的肌肉减少症和肌肉减少症的情况。将记录参与者的人口学特征、疾病病程和临床发现。将使用握力测试评估肌肉力量，并使用功能表现测试评估身体表现。此外，还将实施功能状态量表。本研究旨在确定肌肉减少症对原发性干燥综合征患者功能状态和生活质量的影响。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
