ENERGIA:骨髓增殖性肿瘤与慢性髓性白血病患者疲劳的个性化运动方案

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦骨髓增殖性肿瘤(MPN)与慢性髓性白血病(CML)患者的疲劳问题

Carmen FavaCarmen Fava
clinicaltrials
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其他预测Myeloproliferative DiseasePolycythemia VeraThrombocythemia EssentialMyelofibrosis, PrimaryChronic Myeloid Leukemia (CML)
ENERGIA: Personalized Exercise Program for Fatigue in Patients With Myeloproliferative Neoplasms and Chronic Myeloid Leukemia

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

ENERGIA:骨髓增殖性肿瘤与慢性髓性白血病患者疲劳的个性化运动方案

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦骨髓增殖性肿瘤(MPN)与慢性髓性白血病(CML)患者的疲劳问题。MPN 包括真性红细胞增多症、原发性血小板增多症和原发性骨髓纤维化,与 CML 同属慢性血液系统疾病,患者生存期长但症状负担持续,其中疲劳最为常见且致残,常在疾病控制良好时仍存在。其病理生理涉及慢性低度炎症、免疫失调、神经内分泌改变、线粒体功能受损及体能下降等多因素。运动作为非药物干预可同时作用于多个机制。该数据可用于研究个性化运动方案对这类患者疲劳的干预效果与预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:骨髓增殖性疾病、真性红细胞增多症、原发性血小板增多症、原发性骨髓纤维化、慢性髓性白血病(CML)。骨髓增殖性肿瘤(MPN),包括真性红细胞增多症、原发性血小板增多症和原发性骨髓纤维化,以及慢性髓性白血病(CML),是一类慢性血液系统疾病,其特征为生存期延长但症状负担显著且持续。其中,疲劳是最常见且最令人失能的症状之一,往往在疾病得到最佳控制的情况下仍持续存在。其病理生理学是多因素的,涉及慢性低度炎症、免疫失调、神经内分泌改变、线粒体功能受损以及体能下降。运动已成为一种有前景的非药物干预手段,能够同时针对其中若干机制。急性和慢

【主题与分类】

主题标签:Myeloproliferative Disease、Polycythemia Vera、Thrombocythemia Essential、Myelofibrosis, Primary、Chronic Myeloid Leukemia (CML)。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07518940

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:骨髓增殖性疾病、真性红细胞增多症、原发性血小板增多症、原发性骨髓纤维化、慢性髓系白血病(CML)。骨髓增殖性肿瘤(MPN),包括真性红细胞增多症、原发性血小板增多症和原发性骨髓纤维化,以及慢性髓系白血病(CML),是一类慢性血液系统疾病,其特征为生存期延长,但伴随显著且持续的症状负担。其中,疲乏是最常见且最具致残性的症状之一,往往在疾病得到最佳控制的情况下仍持续存在。其病理生理机制涉及多方面因素,包括慢性低度炎症、免疫失调、神经内分泌改变、线粒体功能受损以及体能下降。运动作为一种有前景的非药物干预手段,能够同时作用于上述多种机制。已知急性和慢性运动可调节炎症通路、改善线粒体效率、增强自主神经调节,并提高心肺适能和肌肉力量。这些适应性变化在生物学上可能是改善疲乏及整体功能状态的可信中介因素。

然而,专门针对MPN和CML患者的证据仍然有限,关于可行性、安全性和机制性反应的数据也依然稀缺。本研究是一项前瞻性、单臂、干预性试验,旨在评估结构化、个性化运动方案在MPN和CML患者中的可行性、安全性和初步疗效。该干预包括一项为期12周、每周两次的监督下方案,结合有氧训练和抗阻训练,并辅以额外的居家有氧活动,以达到推荐的每周运动量。运动强度根据基线临床和心肺运动试验参数进行个体化设定。参与者将在基线(T0)、干预后(T1)和随访时(T2)接受全面的多维评估。结局指标包括可行性指标(依从性和留存率)、安全性(不良事件)以及临床e

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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