结直肠癌化疗期间减少久坐行为并促进身体活动的干预

结直肠癌化疗患者常因疲劳增加久坐、减少活动;久坐与不良健康结局相关,轻强度活动替代坐姿有代谢等健康益处,减少久坐比结构化运动更可行

Yonsei UniversityYonsei University
clinicaltrials
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时间序列Colorectal NeoplasmsSedentary Behavior
An Intervention to Reduce Sedentary Behavior and Promote Physical Activity in Colorectal Cancer Chemotherapy

基本信息

模态
时间序列
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

结直肠癌化疗期间减少久坐行为并促进身体活动的干预

结直肠癌化疗患者常因疲劳增加久坐、减少活动;久坐与不良健康结局相关,轻强度活动替代坐姿有代谢等健康益处,减少久坐比结构化运动更可行。基于COM-B模型制定干预,减少久坐并促进活动,评估可行性。干预结合行为改变轮,诊断能力、机会、动机,选用教育、培训、赋能、环境重构及自我监测、反馈、目标设定等策略,经专家评审与内容效度评估完善。单组非随机前后测可行性设计(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:结直肠肿瘤、久坐行为。 背景与依据:接受化疗的结直肠癌患者常出现疲劳等症状,导致体力活动减少、久坐时间增加。长时间久坐行为与不良健康结局独立相关,而用低强度活动替代坐姿可带来代谢及其他健康获益。减少久坐行为是一个可行、低负担的行为目标,在积极治疗期间可能比结构化运动更易实现。使用可穿戴设备对活动和症状进行连续、客观监测,并结合量身定制的反馈,为这一人群提供了一种实用方法。 目的:开发一种基于能力、机会、动机-行为(COM-B)的干预,以减少接受化疗的结直肠癌患者的久坐行为并促进体力活动,并评估其可行性。 干预开发:采用COM-B模型和行为改变轮(BCW)开发干预。围绕COM-B各组成部分(能力、机会、动机)进行行为诊断。选择相关干预功能(教育、培训、赋能、环境重构)和行为改变技术(如提示/线索、行为自我监测、行为反馈、目标设定、问题解决、行动计划、健康后果信息、关于能力的言语说服、社会奖励),并将其映射到打断长时间久坐上。对干预草案进行专家评审,并参照条目水平内容效度指数(I-CVI)和量表水平内容效度指数(S-CVI),使用4级量表评估内容效度;根据专家反馈对干预进行修订。 研究设计与流程:开展一项采用前后测设计的单组、非随机可行性研究。在提供书面知情同意并确认符合入选资格后……

【主题与分类】

主题标签:Colorectal Neoplasms、Sedentary Behavior。本站分类:肿瘤/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07845877

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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

条件:结直肠肿瘤、久坐行为。
背景与依据:接受化疗的结直肠癌患者常出现疲劳等症状,导致体力活动减少、久坐时间增加。长时间久坐行为与不良健康结局独立相关,而用低强度活动替代坐姿可带来代谢及其他健康获益。减少久坐行为是一个可行、低负担的行为目标,在积极治疗期间可能比结构化运动更易实现。使用可穿戴设备对活动和症状进行连续、客观监测,并结合量身定制的反馈,为这一人群提供了一种实用方法。
目的:开发一种基于能力、机会、动机-行为(COM-B)的干预,以减少接受化疗的结直肠癌患者的久坐行为并促进体力活动,并评估其可行性。
干预开发:采用COM-B模型和行为改变轮(BCW)开发干预。围绕COM-B各组成部分(能力、机会、动机)进行行为诊断。选择相关干预功能(教育、培训、赋能、环境重构)和行为改变技术(如提示/线索、行为自我监测、行为反馈、目标设定、问题解决、行动计划、健康后果信息、关于能力的言语说服、社会奖励),并将其映射到打断长时间久坐上。对干预草案进行专家评审,并参照条目水平内容效度指数(I-CVI)和量表水平内容效度指数(S-CVI),使用4级量表评估内容效度;根据专家反馈对干预进行修订。
研究设计与流程:开展一项采用前后测设计的单组、非随机可行性研究。在提供书面知情同意并确认符合入选资格后……

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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