为唐氏综合征适配RDAD

源站描述显示,这是一项针对唐氏综合征合并阿尔茨海默病的12周单臂试点干预试验,纳入20名唐氏综合征成人及其照护者。干预包括远程功能性运动课程和远程痴呆照护培训,参与者每周进行三次约30分钟小组运动,照护者另接受每周约40分钟小组视频培训

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clinicaltrials
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视频回归Down Syndrome (DS)Alzheimer's Disease (AD)
Adapting RDAD for DS

基本信息

模态
视频
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

为唐氏综合征适配RDAD

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为Adapting RDAD for DS,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类。源站描述显示,这是一项针对唐氏综合征合并阿尔茨海默病的12周单臂试点干预试验,纳入20名唐氏综合征成人及其照护者。干预包括远程功能性运动课程和远程痴呆照护培训,参与者每周进行三次约30分钟小组运动,照护者另接受每周约40分钟小组视频培训。研究还涉及基线与12周后体能评估、Actigraph加速度计设置及唾液采集。数据可用于研究远程运动与照护培训对唐氏综合征成人及其照护者的影响(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:唐氏综合征(DS)、阿尔茨海默病(AD)。在为DS适配RDAD的3期试验(CareFit-DS/AD)中,我们将对20名DS成人/照护者配对开展一项为期12周的单臂试点干预试验。该干预包括为DS成人及其照护者提供的远程功能性运动课程,以及为照护者提供的远程痴呆照护培训课程。DS参与者将完成为期12周的小组运动课程(每周三次,每次约30分钟,照护者可选择参加),通过视频通话进行;照护者还将每周接受一次约40分钟的小组视频通话痴呆照护者培训/支持课程。对于居住在研究站点50英里以内的参与者,工作人员将在基线和12周后前往参与者家中进行身体功能评估并设置Actigraph加速度计。唾液采集

【主题与分类】

主题标签:Down Syndrome (DS)、Alzheimer's Disease (AD)。本站分类:神经系统疾病/阿尔茨海默病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07425769

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07425769

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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:唐氏综合征(DS)、阿尔茨海默病(AD)。在将RDAD适配于DS的第三阶段(CareFit-DS/AD)中,我们将针对20对DS成人/照护者组合开展一项为期12周的单臂试点试验干预。该干预包括为DS成人及其照护者远程提供的功能性锻炼课程,以及为照护者远程提供的痴呆照护培训课程。DS参与者将完成为期12周的小组锻炼课程(每周三次,每次约30分钟,照护者可选择参加),通过视频通话进行;照护者还将每周接受一次约40分钟的小组视频通话课程,即痴呆照护者培训/支持小组。对于居住在研究地点50英里以内的参与者,工作人员将在基线和12周后前往参与者家中进行身体功能评估并设置Actigraph加速度计。照护者的唾液采集套件将提前邮寄,并在家访时取回。

此外,在基线时,工作人员将提供用于实施干预的设备。对于距离研究地点超过50英里的参与者,工作人员将邮寄研究设备,包括Actigraph加速度计,并安排一次视频指导会议以协助设备设置。这些参与者将不进行身体功能和照护者唾液采集。研究期间将进行12个独特的预先录制的运动课程(耐力、力量、平衡和柔韧性),每个课程进行3次(共36次课程)。运动课程的内容和频率旨在改善日常活动的功能性体能,并将在轻度至中度强度水平上挑战参与者。在课程期间,所有参与者将加入视频通话,并以小组形式跟随预先录制的运动视频进行锻炼。一名接受过与该人群合作培训的工作人员将在通话中提供鼓励和反馈,同时监测参与者的安全。照护者可以参加并参与锻炼

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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