GDI与GPS参考数据集-患者数据

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GDI与GPS参考数据集-患者数据

GDI and GPS Reference Dataset - Patients Data 是一个面向神经系统疾病研究领域的公开数据集，本站将其归类于神经系统疾病下的脑性瘫痪方向。该数据集来源于 doi.org，由 Université de Genève 与 Yareta 提供，发布时间为 2022 年。数据集的核心内容是五十名脑性瘫痪患者的运动学数据，这些数据来自 Kinesiology Laboratory 数据库，并被用于计算 GDI 与 GPS 评分。相关成果服务于一篇关于参考数据集中需要多少观测值才能计算出一致的 Gait Deviation Index 与 Gait Profile Score 的论文。数据集作者包括 Franco Carvalho, Marys、Armand, Stéphane、Pouliot-Laforte, Annie 以及 Bonnefoy-Mazure, Alice。整体而言，该数据集围绕脑性瘫痪患者的步态分析展开，主题标签涵盖脑性瘫痪、神经系统疾病、步态分析、GDI、GPS 与运动学数据，适合对步态偏离评估和步态轮廓评分感兴趣的研究人员使用。

【数据集背景】

该数据集属于神经系统疾病领域，具体聚焦于脑性瘫痪。脑性瘫痪是一类影响运动与姿势控制的神经系统疾病，步态分析是评估此类患者运动功能的重要手段。GDI（Gait Deviation Index）与 GPS（Gait Profile Score）是步态分析中常用的综合评分指标，用于量化步态偏离程度。本数据集正是为了计算这两类评分而整理的患者运动学数据，其直接背景是支撑一篇关于参考数据集观测数量与评分一致性的研究论文。该论文探讨的是：在参考数据集中需要多少观测值，才能计算出一致的 Gait Deviation Index 与 Gait Profile Score。数据集由 Université de Genève 与 Yareta 提供，发布时间为 2022 年。

【数据内容】

数据集包含五十名脑性瘫痪患者的运动学数据。这些数据来源于 Kinesiology Laboratory 数据库，属于患者数据类别。数据集的主题标签包括脑性瘫痪、神经系统疾病、步态分析、GDI、GPS 与运动学数据。从用途上看，这些运动学数据被用于计算 GDI 和 GPS 评分。关于数据的具体变量、维度、文件格式、样本量以外的统计信息，源站未提供。

【采集与来源】

数据集的来源站为 doi.org，提供机构为 Université de Genève 与 Yareta。数据取自 Kinesiology Laboratory 数据库，属于该数据库中的患者数据部分。数据集作者为 Franco Carvalho, Marys、Armand, Stéphane、Pouliot-Laforte, Annie 以及 Bonnefoy-Mazure, Alice。发布时间为 2022 年。关于采集设备、采集协议、采集环境、伦理审批等具体信息，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于神经系统疾病领域，尤其是脑性瘫痪相关的步态分析研究。其核心适用场景是计算 GDI 与 GPS 评分，并可用于探讨参考数据集中观测数量对评分一致性的影响。相关论文主题即为“How many observations in the reference dataset are required to compute a consistent Gait Deviation Index & Gait Profile Score?”。因此，该数据集可服务于步态偏离评估、步态轮廓评分计算以及参考数据集构建方法学等研究方向。关于其他潜在应用场景，源站未提供。

【使用方法】

该数据集包含五十名脑性瘫痪患者的运动学数据，这些数据可用于计算 GDI 和 GPS 评分。使用者可依据论文中所述的方法，将这些数据作为参考数据集的一部分，用于分析观测数量与评分一致性之间的关系。关于具体的数据读取方式、预处理步骤、计算流程、软件工具或代码示例，源站未提供。

【质量与限制】

数据集包含五十名脑性瘫痪患者的运动学数据，来源于 Kinesiology Laboratory 数据库。关于数据质量评估、缺失值情况、标注一致性、样本代表性、潜在偏倚或使用限制等信息，源站未提供。

【引用与许可】

该数据集与一篇论文相关，论文标题为“How many observations in the reference dataset are required to compute a consistent Gait Deviation Index & Gait Profile Score?”，其 DOI 为 https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2022.10.012。数据集作者为 Franco Carvalho, Marys、Armand, Stéphane、Pouliot-Laforte, Annie 以及 Bonnefoy-Mazure, Alice，提供机构为 Université de Genève 与 Yareta。关于数据集的许可协议、使用条款或引用格式，源站未提供。