三种节律呼吸方案治疗女性潮热的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/乳腺癌领域,聚焦于乳腺癌幸存者或因担心乳腺癌而不愿使用激素的患者

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表格预测Breast CancerFatigueHot FlashesSleep Disorders
Three Different Programs of Paced Breathing in Treating Hot Flashes in Women

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

三种节律呼吸方案治疗女性潮热的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/乳腺癌领域,聚焦于乳腺癌幸存者或因担心乳腺癌而不愿使用激素的患者。研究比较三种节律呼吸方案(每天一次15分钟、每分钟6次呼吸;每天两次15分钟、每分钟6次呼吸;每天一次10分钟、每分钟14次呼吸)对潮热频率与严重程度的影响,同时评估对情绪状态、疲劳、睡眠质量和血压的可行性与初步疗效。数据可用于分析节律呼吸干预与潮热及相关症状之间的关联,支持预测建模或疗效评估(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、疲劳、潮热、睡眠障碍。目的: 评估三种不同节律呼吸方案(每天一次15分钟、每分钟6次呼吸 vs 每天两次15分钟、每分钟6次呼吸 vs 每天一次10分钟、每分钟14次呼吸)对乳腺癌幸存者或因担心乳腺癌而不愿使用激素的患者的潮热频率和严重程度的可行性,并获得初步疗效估计。 评估三种不同节律呼吸方案对乳腺癌幸存者或因担心乳腺癌而不愿使用激素的患者的情绪状态、疲劳、睡眠质量和血压测量的可行性,并获得初步疗效估计。概要:患者按年龄(18-49岁 vs ≥ 50岁)、每天潮热频率(< 4次 vs 4-9次 vs ≥ 10次)和当前他莫

【主题与分类】

主题标签:Breast Cancer、Fatigue、Hot Flashes、Sleep Disorders。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00569166

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00569166

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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:乳腺癌、疲乏、潮热、睡眠障碍。目的:* 评估三种不同节律呼吸方案(每天一次15分钟,每分钟6次呼吸 vs 每天两次15分钟,每分钟6次呼吸 vs 每天一次10分钟,每分钟14次呼吸)对乳腺癌幸存者或因担心乳腺癌而不愿服用激素的患者潮热频率和严重程度的可行性,并获得初步疗效估计。* 评估三种不同节律呼吸方案对乳腺癌幸存者或因担心乳腺癌而不愿服用激素的患者情绪状态、疲乏、睡眠质量和血压测量的可行性,并获得初步疗效估计。概要:患者按年龄(18-49岁 vs ≥50岁)、每天潮热频率(<4次 vs 4-9次 vs ≥10次)以及当前他莫昔芬、雷洛昔芬或芳香化酶抑制剂治疗(是 vs 否)进行分层。患者被随机分配到3个治疗组中的1组。* 第I组:患者按照指导光盘(CD)练习节律呼吸,每天一次,每次15分钟,每分钟6次呼吸,每周5-7天,持续8周。

  • 第二组:患者按照指导光盘进行节奏呼吸练习,每天两次,每次15分钟,呼吸频率为每分钟6次,每周5-7天,持续8周。 * 第三组:患者按照指导光盘进行节奏呼吸练习,每天一次,每次10分钟,呼吸频率为每分钟14次,每周5-7天,持续8周。所有患者需完成每日潮热日记,记录血压日志,并填写以下问卷:症状体验日记、情绪状态量表、简明疲劳量表及匹兹堡睡眠质量指数。

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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