Verreydt 等(2026)脑性瘫痪儿童与典型发育同龄人营养摄入复现数据

该数据集来自一项前瞻性横断面观察性研究,覆盖 2 至 11 岁可步行的痉挛型脑性瘫痪儿童与典型发育同龄人。研究使用新型智能手机应用 Digital Diary 记录 3 天估计食物记录,评估营养摄入,并检验该应用的测试-重测信度

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蛋白质Cerebral palsyTypically developingNutritionDietaryDigital DiaryMacronutrientsEnergyProtein
Replication Data for: Verreydt et al. (2026) "Nutritional intake in children with cerebral palsy and typically developing peers: A comprehensive study using a novel smartphone application"

基本信息

模态
蛋白质
创建/更新时间
2026-10-11
版本
1.0

资源简介

Verreydt 等(2026)脑性瘫痪儿童与典型发育同龄人营养摄入复现数据

Replication Data for: Verreydt et al. (2026) "Nutritional intake in children with cerebral palsy and typically developing peers: A comprehensive study using a novel smartphone application"

该数据集来自一项前瞻性横断面观察性研究,覆盖 2 至 11 岁可步行的痉挛型脑性瘫痪儿童与典型发育同龄人。研究使用新型智能手机应用 Digital Diary 记录 3 天估计食物记录,评估营养摄入,并检验该应用的测试-重测信度。数据可全面描述脑性瘫痪儿童与典型发育同龄人的营养摄入情况,适用于营养学、脑性瘫痪及相关领域的分析与复现研究。数据采集与处理细节及纳入参数见 ReadMe 文件(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在 2 至 11 岁可步行的痉挛型脑性瘫痪儿童与典型发育同龄人中开展了一项前瞻性横断面观察性研究。营养摄入通过 3 天估计食物记录进行评估,并记录在新型智能手机应用“Digital Diary”中。该数据集全面描述了脑性瘫痪儿童与典型发育同龄人的营养摄入,并评估了 Digital Diary 的测试-重测信度。有关数据收集与处理以及所纳入参数的详细信息,包含在 ReadMe 文件中。

【主题与分类】

主题标签:Cerebral palsy、Typically developing、Nutrition、Dietary、Digital Diary、Macronutrients、Energy、Protein。本站分类:神经系统疾病/脑性瘫痪。

【获取与许可】

源站页面:https://rdr.kuleuven.be/citation?persistentId=doi:10.48804/OEBYEF

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    • 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。

数据说明

本研究是一项前瞻性横断面观察性研究,对象为2至11岁能行走的痉挛型脑瘫儿童及其正常发育的同龄伙伴。营养摄入评估采用3天估计食物记录法,记录于一款新型智能手机应用“数字日记”中。该数据集全面描述了脑瘫儿童与正常发育同龄伙伴的营养摄入情况,并评估了“数字日记”的重测信度。有关数据收集与处理及所包含参数的详细信息,见ReadMe文件。

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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