老年人平衡的动作观察与运动：一项随机试验

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07199790

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数据说明

条件：平衡障碍、跌倒、老年人（65岁及以上）、运动、观察、物理治疗师。背景：动作观察可激活参与运动学习的大脑网络，并已在神经和肌肉骨骼人群中显示出益处（改善平衡、步态和疼痛）。然而，在跌倒风险的老年人中的证据以及所观察模型的作用仍未被充分探索。目的：主要目的是评估将动作观察与治疗性运动方案相结合，对改善65岁及以上、低至中度跌倒风险成年人的平衡和预防跌倒的有效性。次要目的包括根据所观察的模型比较疗效，并分析对力量、跌倒恐惧、依从性和跌倒发生率的影响。方法：计划开展一项为期24周（12周干预、12周随访）的单盲随机临床试验。共93名参与者将被分配到3组：运动组、运动结合标准模型动作观察组，以及运动结合自选模型动作观察组。

干预（治疗性运动方案和/或同一方案的动作观察）将每周进行三次，每两周进阶一次。主要结局为平衡能力（静态平衡通过测力平台上的摆动面积测量，动态平衡通过计时起立-行走测试评估）。次要结局将包括握力和下肢力量、跌倒恐惧、依从性和跌倒发生率。评估将在第0、6、12和24周进行。将进行意向性分析和符合方案分析，并开展组内和组间比较（p<0.05）。讨论：如果有效，这一低成本、低技术含量的方案可易于在初级保健和社区环境中推广，并可能对公共卫生和物理治疗产生影响。其适用性还可能扩展至神经康复和衰弱的二级预防。预期局限性：依从性、部分盲法，以及外部效度仅限于社区居住的老年人。意义：制定简明

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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