癌症幸存者远程指导运动数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦癌症幸存者的中高强度身体活动(MVPA)行为与干预。覆盖癌种包括结肠癌、乳腺癌、淋巴瘤、慢性淋巴细胞白血病、多发性骨髓瘤、卵巢癌,以及伴或不伴转移的癌症

基本信息
资源简介
癌症幸存者远程指导运动数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦癌症幸存者的中高强度身体活动(MVPA)行为与干预。覆盖癌种包括结肠癌、乳腺癌、淋巴瘤、慢性淋巴细胞白血病、多发性骨髓瘤、卵巢癌,以及伴或不伴转移的癌症。源站描述指出,MVPA 与癌症特异性及全因死亡率最高降低 50% 相关,并能改善身体功能与生活质量,但仅 14.2% 的幸存者达到所需活动量。数据可用于研究远程指导运动干预、行为改变技术及活动水平分类(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:癌症、癌症(结肠癌、乳腺癌、淋巴瘤、慢性淋巴瘤白血病、多发性骨髓瘤)、身体活动、身体活动行为、癌症(伴或不伴转移)、癌症 - 慢性淋巴细胞白血病、癌症 - 卵巢癌。对于癌症幸存者,中高强度身体活动(MVPA)与癌症特异性死亡率和全因死亡率最高降低 50% 相关。既往研究也一致表明,MVPA 可改善癌症幸存者的身体功能和生活质量。然而,近期估计显示,只有 14.2% 的癌症幸存者进行了被认为足以获得这些健康益处的 MVPA 量,这表明需要有效且覆盖广泛的干预措施来提高 MVPA。利用目标设定、社会支持、自我监测、行动等行为改变技术的监督式干预
【主题与分类】
主题标签:Cancer、Physical Activity、Physical Activity Behavior、Cancer (With or Without Metastasis)、Cancer - Chronic Lymphocytic Leukemia、Cancer - Ovarian。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07290309
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07290309
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- 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:癌症、癌症(结肠癌、乳腺癌、淋巴瘤、慢性淋巴瘤白血病、多发性骨髓瘤)、身体活动、身体活动行为、癌症(伴或不伴转移)、癌症-慢性淋巴细胞白血病、癌症-卵巢癌。对于癌症幸存者,中等到剧烈强度的身体活动(MVPA)与癌症特异性死亡率和全因死亡率降低高达50%相关。既往研究也一致表明,MVPA可改善癌症幸存者的身体功能和生活质量。然而,近期估计显示,只有14.2%的癌症幸存者进行了被认为足以获得这些健康益处所需量的MVPA,这表明需要有效且覆盖广泛的干预措施来增加MVPA。利用目标设定、社会支持、自我监测、行动计划以及如何执行行为的指导等行为改变技术的监督式干预措施,在增加癌症幸存者身体活动方面最为成功。
然而,面对面提供这些干预措施可能会耗费大量资源,并且给癌症幸存者在获取方面带来障碍(例如,附近没有可用的项目,以及最近由于COVID-19大流行的社交距离要求)。针对癌症幸存者的网络、短信和其他远程或基于距离的PA干预显示出前景,然而它们对MVPA以及身体和心理社会结果的影响幅度小于面对面提供的干预。这种效应量减弱的关键因素可能是由于缺乏监督导致的依从性/遵从性较低,以及可用于社交互动和支持的机会较少。癌症幸存者承认同伴支持对PA的重要性,报告参与PA的最典型促进因素之一是社交益处,并将友情和有机会与有共同经历的人在一起描述为身体活动的动力。大多数针对癌症幸存者的远程或基于距离的PA干预是以异步方式提供的(即通过在线渠道进行,没有实时互动),这消除了
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。




