建立韩国认知老化队列的全球合作研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦轻度认知障碍、阿尔茨海默型痴呆、慢性疼痛与重性抑郁障碍,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类

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clinicaltrials
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其他预测Mild Cognitive Impairment (MCI)Dementia Alzheimer TypeChronic PainDepression - Major Depressive Disorder
Global Collaborative Research on Establishing a Korean Cognitive Aging Cohort

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

建立韩国认知老化队列的全球合作研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦轻度认知障碍、阿尔茨海默型痴呆、慢性疼痛与重性抑郁障碍,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类。研究旨在识别生理、心理、社会与文化环境因素在社交弱势老年人认知功能维持与衰退中的交互作用,以减轻认知衰退的社会负担并为痴呆风险管理干预提供基础。数据可用于认知老化相关风险因素分析与预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:轻度认知障碍(MCI)、阿尔茨海默型痴呆、慢性疼痛、抑郁——重性抑郁障碍。A. 最终目标 • 本研究旨在识别影响社交弱势老年人衰老过程中认知功能维持与衰退的生理、心理、社会和文化环境因素之间的相互作用。通过这样做,它寻求减轻老年人认知衰退的社会负担,并为管理痴呆风险的有效干预提供基础。* 韩国大学公共卫生科学系首席研究员的研究团队以及宾夕法尼亚州立大学 Jennifer Graham-Engeland 和 Christopher Engeland 教授(NIH P01 下 Einstein Aging Study 的联合负责人)领导的团队,旨在为 Einstein Study of Aging 的国内队列建立方案,并

【主题与分类】

主题标签:Mild Cognitive Impairment (MCI)、Dementia Alzheimer Type、Chronic Pain、Depression - Major Depressive Disorder。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/NCT07485387

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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

研究条件:轻度认知障碍(MCI)、阿尔茨海默型痴呆、慢性疼痛、抑郁症——重度抑郁障碍。A. 最终目标 • 本研究旨在识别影响社会弱势老年人衰老过程中认知功能维持与衰退的生理、心理、社会及文化环境因素之间的相互作用。通过此举,力求减轻老年人认知衰退带来的社会负担,并为管理痴呆风险的有效干预措施提供基础。* 首席研究员所在的高丽大学公共卫生科学系研究团队与宾夕法尼亚州立大学Jennifer Graham-Engeland教授和Christopher Engeland教授领导的团队(美国国立卫生研究院P01项目下爱因斯坦衰老研究的共同负责人)合作,旨在建立爱因斯坦衰老研究国内队列的研究方案,并开展跨国比较研究。具体目标如下:1. 基于首席研究员已有的针对社会弱势老年人的社区队列研究,制定与爱因斯坦衰老研究具有可比性的韩国队列研究方案。2.

调查实时心理压力(生态瞬时评估;EMA)对实时及长期认知功能的影响,并通过在韩国收集数据来检验促炎细胞因子生物标志物的中介效应。3. 将韩国老年人数据与美国爱因斯坦研究队列进行比较,研究年度社会支持与隔离水平对认知功能和生物标志物的影响,探索社会环境和文化的调节效应。* 通过本研究,主要研究者和国际合作者旨在利用其在实时日常情绪与认知功能测量以及炎症生物标志物方案方面的专业知识。通过整合心理学研究方法,本研究力求阐明情绪压力如何影响老年人神经炎症和认知调节的生物学-神经心理学机制。

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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