认知刺激疗法治疗痴呆:双臂实用性试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦认知刺激疗法(CST)治疗痴呆的双臂实用性试验,覆盖轻度认知障碍、血管性痴呆、混合型痴呆、路易体痴呆、额叶痴呆、中度痴呆及阿尔茨海默型痴呆等人群

University of Massachusetts, AmherstUniversity of Massachusetts, Amherst
clinicaltrials
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其他预测DementiaCognitive Impairment, MildDementia, VascularDementia, MixedDementia With Lewy BodiesDementia FrontalDementia ModerateDementia of Alzheimer TypeDementia, Mild
Cognitive Stimulation Therapy for Dementia: A Two-Armed Pragmatic Trial

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

认知刺激疗法治疗痴呆:双臂实用性试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦认知刺激疗法(CST)治疗痴呆的双臂实用性试验,覆盖轻度认知障碍、血管性痴呆、混合型痴呆、路易体痴呆、额叶痴呆、中度痴呆及阿尔茨海默型痴呆等人群。研究将 CST 转诊嵌入美国康涅狄格州服务痴呆患者的医疗常规流程,并评估线上虚拟 CST(V-CST)的可接受性。采用双臂随机嵌入式实用性临床试验(ePCT)设计,旨在判断认知衰退是否更少发生。可用于痴呆非药物干预、线上疗法可行性及认知结局预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:痴呆、轻度认知障碍、血管性痴呆、混合型痴呆、路易体痴呆、额叶痴呆、中度痴呆、阿尔茨海默型痴呆。认知刺激疗法(CST)是一种基于证据的非药物团体疗法,已被证明对轻度至中度痴呆患者有益。尽管 CST 在全球范围内的可及性日益提高,但在美国其获取仍然有限。这项试点实用性试验将把 CST 转诊嵌入美国康涅狄格州服务痴呆患者的医疗机构的常规护理方案中,并评估被称为虚拟 CST(V-CST)的 CST 在线交付方式,同时评估 V-CST 对痴呆患者的可接受性。研究设计为双臂随机嵌入式实用性临床试验(ePCT)。该试验旨在确定认知衰退是否更少见于

【主题与分类】

主题标签:Dementia、Cognitive Impairment, Mild、Dementia, Vascular、Dementia, Mixed、Dementia With Lewy Bodies、Dementia Frontal、Dementia Moderate、Dementia of Alzheimer Type、Dementia, Mild。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/NCT05860127

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:痴呆、轻度认知障碍、血管性痴呆、混合性痴呆、路易体痴呆、额叶痴呆、中度痴呆、阿尔茨海默型痴呆。认知刺激疗法(CST)是一种基于证据的非药物团体疗法,已被证明对轻至中度痴呆患者有益。尽管CST在全球范围内的可及性日益增加,但在美国其获取仍然有限。本试点实用性试验将把CST转介纳入康涅狄格州为痴呆患者提供服务的医疗保健机构的标准护理方案中,并评估称为虚拟CST(V-CST)的在线CST交付方式,同时评估V-CST对痴呆患者的可接受性。研究设计为双臂随机嵌入式实用性临床试验(ePCT)。该试验旨在基于三种广泛使用的认知测量工具——蒙特利尔认知评估(MoCA)、圣路易斯大学记忆筛查(SLUMS)和简易精神状态检查(MMSE)——确定V-CST参与者是否比对照组参与者更少出现认知衰退。

研究人群将是临床医生在标准诊疗中识别出的轻至中度痴呆患者。从该人群中,受试参与者将被随机分配到干预组和对照组。被随机分配到干预组的患者将由其临床医生转介参加V-CST,接受转介者将参与干预。

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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