成功治疗OSA对老年人记忆及AD生物标志物的影响研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类,聚焦阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)与认知衰退

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clinicaltrials
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其他预测Obstructive Sleep ApneaCognitive Decline
The Effects of Successful OSA Treatment on Memory and AD Biomarkers in Older Adults Study

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

成功治疗OSA对老年人记忆及AD生物标志物的影响研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类,聚焦阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)与认知衰退。源站描述指出,约15%的AD风险可能归因于睡眠问题,老年人群中OSA常见(30-55%),认知正常老年女性患OSA后5年内发生轻度认知障碍或痴呆的风险近乎翻倍,且OSA可预测AD生物标志物的纵向升高。初步数据还显示,停用气道正压(PAP)治疗后,患者血浆神经丝轻链(NfL)显著升高。该研究可用于探索OSA治疗对记忆和AD生物标志物的影响(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:阻塞性睡眠呼吸暂停、认知衰退。阿尔茨海默病(AD)的患病率高且预计将增加。虽然AD有多种风险因素,但流行病学数据表明,约15%的AD风险可能归因于睡眠问题。阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)在老年人中常见(30-55%),研究者已表明,患有OSA的认知正常老年女性在5年内发生轻度认知障碍(MCI)或痴呆的风险几乎翻倍。此外,研究者已表明,在正常老年人中,OSA可预测AD生物标志物的纵向升高。我们的初步数据还显示,在停用气道正压(PAP)治疗后,接受PAP治疗的OSA患者血浆神经丝轻链(NfL,一种神经损伤标志物)出现显著的夜间升高。本研究旨在克服挑战

【主题与分类】

主题标签:Obstructive Sleep Apnea、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/NCT05988385

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

条件:阻塞性睡眠呼吸暂停、认知衰退。阿尔茨海默病(AD)的患病率很高,且预计将会增加。虽然AD有多种风险因素,但流行病学数据表明,约15%的AD风险可能归因于睡眠问题。阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)在老年人中很常见(30-55%),并且研究者已表明,患有OSA的认知正常老年女性在5年内发生轻度认知障碍(MCI)或痴呆的风险几乎翻倍。此外,研究者已表明,在正常老年人中,OSA可预测AD生物标志物的纵向升高。我们的初步数据还显示,在撤除气道正压(PAP)治疗后,接受PAP治疗的OSA患者血浆神经丝轻链(NfL)——一种神经损伤标志物——出现显著的夜间升高。本研究旨在克服既往OSA治疗试验中发现的挑战,这些试验旨在减缓认知衰退和向AD的进展。首先,OSA最有效的治疗方法PAP治疗依从性较差(通常仅50%得到充分治疗)。

其他常见疗法包括口腔矫治器治疗(OAT),其耐受性往往更好,但疗效较差。研究者已进行试点,并为本研究提出快速多模式疗法启动(RMMT),以确保受试者获得有效的OSA治疗,将OSA严重程度降低至AHI4% 20次/小时或AHI3A > 40次/小时)。最后,选择对OSA治疗最敏感的认知结局指标已被证明具有挑战性。成功OSA治疗对老年成人记忆与AD生物标志物的影响(ESSENTIAL)研究是一项为期5年、多中心、随机、开放标签试验,将筛查400名认知正常的老年人(MoCA≥24,临床痴呆评定量表[CDR]=0),年龄55-75岁,从4个学术医学中心成熟的睡眠诊所招募,新诊断为中度至重度OSA(AHI4% >20次/小时或AHI3A > 40次/小时)。一项预期

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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