乳腺癌术后激励式肺量计联合与不联合经皮电刺激膈肌研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦乳腺癌术后患者的呼吸康复,属于肿瘤/乳腺癌分类。研究比较激励式肺量计治疗联合与不联合经皮电刺激膈肌(TEDS)对乳房切除术后女性呼吸功能、呼吸模式、功能能力和生活质量的影响

University of LahoreUniversity of Lahore
clinicaltrials
浏览 4
其他分类Breast CancerPost-Mastectomy
Incentive Spirometry With and Without Transcutaneous Electric Diaphragmatic Stimulation in Post-mastectomy Patients

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

乳腺癌术后激励式肺量计联合与不联合经皮电刺激膈肌研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦乳腺癌术后患者的呼吸康复,属于肿瘤/乳腺癌分类。研究比较激励式肺量计治疗联合与不联合经皮电刺激膈肌(TEDS)对乳房切除术后女性呼吸功能、呼吸模式、功能能力和生活质量的影响。设计为随机临床试验,从 Pink Ribbon Hospital 招募受试者,采用密封信封随机分组。纳入 30 至 48 岁、接受单侧单纯或根治性乳房切除术、I 至 III 期乳腺癌病史、术后至少 3 个月且接受过化疗或放疗的女性。可用于评估呼吸康复干预效果(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:乳腺癌、乳房切除术后。乳房切除术是用于乳腺癌治疗的外科手术。乳房切除术后,患者可能经历呼吸功能、呼吸模式、功能能力和生活质量的变化。本研究将比较乳房切除术后女性使用激励式肺量计治疗联合与不联合经皮电刺激膈肌(TEDS)的效果。本研究设计为随机临床试验。参与者将从 Pink Ribbon Hospital 招募,并使用密封信封随机化分配到两个治疗组。研究将纳入 30 至 48 岁、接受过单侧单纯或根治性乳房切除术、有 I 至 III 期乳腺癌病史、术后至少 3 个月且接受过化疗或放疗的女性。A 组参与者将接受 c

【主题与分类】

主题标签:Breast Cancer、Post-Mastectomy。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07862426

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:乳腺癌,乳房切除术后。乳房切除术是用于乳腺癌治疗的一种外科手术。乳房切除术后,患者可能会经历呼吸功能、呼吸模式、功能能力和生活质量的变化。本研究将比较乳房切除术后女性使用激励式肺量计疗法与联合经皮电刺激膈肌(TEDS)的激励式肺量计疗法。本研究设计为随机临床试验。参与者将从粉红丝带医院招募,并通过密封信封随机化方法随机分配到两个治疗组。研究将包括年龄在30至48岁之间,已接受单侧简单或根治性乳房切除术,有I至III期乳腺癌病史,术后至少3个月,并接受过化疗或放疗的女性。A组参与者将接受常规物理治疗、经皮电刺激膈肌和激励式肺量计训练。TEDS将使用放置在下胸廓表面的电极进行应用。

干预将使用电刺激装置进行,强度调整至产生可见或可触及的膈肌收缩而不引起不适。参与者还将进行诱发性肺量计练习。B组参与者将接受常规物理治疗和诱发性肺量计训练,但不使用TEDS。常规物理治疗将包括膈肌呼吸、气道廓清练习、循环练习、胸廓扩张练习和姿势意识练习。治疗将每周进行四次,持续4周。主要评估领域将包括呼吸困难、功能能力、肺功能和生活质量。呼吸困难将使用基于5点Likert量表的呼吸困难指数进行评估。功能能力将使用计时起立-行走测试进行评估。肺功能将使用肺量计进行评估,包括测量用力肺活量和

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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