双人瑜伽干预改善接受放疗的I-IV期非小细胞肺癌或食管癌患者及其照护者身体表现与生活质量
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于接受放疗的I-IV期非小细胞肺癌或食管癌患者及其照护者。研究旨在评估双人瑜伽项目相比教育组在改善患者身体表现(6分钟步行测试)方面的效果,并考察其对患者与照护者生活质量(SF-36)的影响

基本信息
资源简介
双人瑜伽干预改善接受放疗的I-IV期非小细胞肺癌或食管癌患者及其照护者身体表现与生活质量
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于接受放疗的I-IV期非小细胞肺癌或食管癌患者及其照护者。研究旨在评估双人瑜伽项目相比教育组在改善患者身体表现(6分钟步行测试)方面的效果,并考察其对患者与照护者生活质量(SF-36)的影响。此外,还探索瑜伽对症状负担、炎症细胞因子与皮质醇节律失调以及双人症状管理技能的改善作用。数据可用于分析瑜伽干预对肿瘤患者及照护者身心结局的预测效果(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:食管癌、肺非小细胞癌、I期肺癌AJCC v8、IA1期肺癌AJCC v8、IA2期肺癌AJCC v8、IA3期肺癌AJCC v8、IB期肺癌AJCC v8、II期肺癌AJCC v8。主要目的:I. 检查瑜伽项目相比教育组在多大程度上改善患者身体表现(即6分钟步行测试[6MWT])。次要目的:I. 检查瑜伽项目相比教育组在多大程度上改善患者和照护者生活质量(QOL)(SF-36)。三级目的:I. 探索相比教育组,瑜伽项目是否在治疗结束时改善症状负担、减少炎症细胞因子和皮质醇节律失调,并改善双人症状管理技能,进而介导干预结果。
【主题与分类】
主题标签:Esophageal Carcinoma、Lung Non-Small Cell Carcinoma、Stage I Lung Cancer AJCC v8、Stage IA1 Lung Cancer AJCC v8、Stage IA2 Lung Cancer AJCC v8、Stage IA3 Lung Cancer AJCC v8、Stage IB Lung Cancer AJCC v8、Stage II Lung Cancer AJCC v8、Stage IIA Lung Cancer AJCC v8、Stage IIB Lung Cancer AJCC v8。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03948100
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:食管癌、肺非小细胞癌、AJCC第8版I期肺癌、AJCC第8版IA1期肺癌、AJCC第8版IA2期肺癌、AJCC第8版IA3期肺癌、AJCC第8版IB期肺癌、AJCC第8版II期肺癌。主要目标:I. 考察瑜伽项目相较于教育组在多大程度上改善患者的身体表现(即6分钟步行测试[6MWT])。次要目标:I. 考察瑜伽项目相较于教育组在多大程度上改善患者及照护者的生活质量(QOL)(SF-36)。三级目标:I. 探索相较于教育组,瑜伽项目是否在治疗结束时改善症状负担、减少炎性细胞因子和皮质醇节律失调,并改善二元症状管理技能,进而中介后续随访评估中的干预效果。II. 探索基线因素(如抑郁症状)是否调节治疗反应。我们还试图探索基线因素(如抑郁症状)是否调节治疗反应。定性目标:I.
了解患者和照护者的癌症经历、癌症治疗经历以及行为干预中的体验,并探索可能作为中介因素的新兴主题。我们还希望了解参与者通过移动应用程序(app)接受该干预的反馈。大纲:患者和照护者被分配到2组中的1组。第一组:患者和照护者接受二元瑜伽干预课程,包括体育锻炼和放松技巧,每次60分钟,最多15次。第二组:患者和照护者接受二元教育项目课程,重点关注如何管理患者和照护者症状的策略,每次60分钟,最多15次。研究完成后,对患者和照护者每2周随访一次,持续3个月,之后每月随访一次,最长6个月。
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。千方医数集依托三甲直采网络,提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




