主观认知下降问卷(SCD-Q)德国验证研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类,主题涉及阿尔茨海默病与主观认知下降

基本信息
资源简介
主观认知下降问卷(SCD-Q)德国验证研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类,主题涉及阿尔茨海默病与主观认知下降。SCD-Q 是量化主观认知下降的成熟筛查工具,包含自评认知抱怨及 24 条目知情者问卷,对痴呆及早期认知变化检测敏感性高、特异性较低,但尚未翻译为德语并验证。研究同时关注淀粉样蛋白、tau 病理及神经退行性变和星形胶质细胞活化的血浆生物标志物,这些标志物对检测阿尔茨海默病显示较好敏感性和特异性,但部分生物标志物阳性患者并未进展为轻度认知障碍或阿尔茨海默病痴呆,其预测价值有待明确。数据可用于认知下降筛查工具验证及生物标志物预测价值研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:阿尔茨海默病、主观认知下降。SCD-Q 是一种成熟的筛查工具,用于量化感知到的主观认知下降。除自评认知抱怨外,SCD-Q 还包含一份面向知情者的 24 条目问卷。它对检测痴呆及与痴呆相关的早期认知变化表现出高敏感性和较低特异性。然而,该问卷尚未被翻译成德语或经过验证。针对淀粉样蛋白和 tau 病理,以及神经退行性变和星形胶质细胞活化的血浆生物标志物已被开发出来,并在检测阿尔茨海默病(AD)方面显示出有前景的敏感性和特异性。相当比例的生物标志物阳性患者在疾病进程中并未转化为轻度认知障碍或阿尔茨海默病痴呆。目前,血液的预测价值
【主题与分类】
主题标签:Alzheimer Disease、Subjective Cognitive Decline。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/NCT06711952
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06711952
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:阿尔茨海默病、主观认知下降。SCD-Q是一种成熟的筛查工具,用于量化感知到的主观认知下降。除自我感知的认知主诉外,SCD-Q还包括一份供知情者填写的24项问卷。该问卷在检测痴呆及与痴呆相关的早期认知变化方面表现出高敏感性和较低特异性。然而,该问卷尚未被翻译成德语或进行验证。针对淀粉样蛋白和tau病理,以及神经退行性变和星形胶质细胞活化的血浆生物标志物已被开发出来,在检测阿尔茨海默病(AD)方面显示出有前景的敏感性和特异性。相当比例的生物标志物阳性患者在疾病进程中并未转化为轻度认知障碍或阿尔茨海默病痴呆。目前,血液生物标志物的预测价值仍有待阐明,尤其是与SCD结合时。本研究旨在对SCD-Q进行德语验证,并分析其与生物标志物及(数字化)认知测试之间可能存在的关联。随访访视已纳入计划。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




