肌酸与HMB补充联合居家运动干预Huntington病肌少症试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,记录一项在Huntington病合并肌少症与衰弱患者中开展的随机、双盲、安慰剂对照、四臂平行组试验

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clinicaltrials
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蛋白质预测Huntington DiseaseSarcopeniaFrailty
Creatine and Beta-Hydroxy-Beta-Methylbutyrate (HMB) Supplementation Plus Home-Based Exercise for Sarcopenia in Huntington's Disease

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-30

资源简介

肌酸与HMB补充联合居家运动干预Huntington病肌少症试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,记录一项在Huntington病合并肌少症与衰弱患者中开展的随机、双盲、安慰剂对照、四臂平行组试验。干预为每日一次、持续12周的肌酸与HMB补充联合居家运动,受试者在HUBU与UBU接受临床评估、生物采样、运动生理与功能测试及多组学分析。数据可用于评估补充联合运动对肌少症与衰弱相关结局的影响,并支持预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Huntington病、肌少症、衰弱。设计:随机、双盲、安慰剂对照、四臂平行组试验,在Hospital Universitario de Burgos(HUBU;招募、临床评估、生物采样)神经内科和University of Burgos(UBU;运动生理学、功能测试和多组学分析)开展。随机化:计算机生成的可变区组排列(REDCap),1:1:1:1分配,按性别、抗精神病药使用、参与结构化运动项目和糖尿病分层。分配由独立药剂师(HUBU药房服务)执行并隐藏。参与者、干预人员、结局评估者和数据分析者均设盲;补充剂包装在相同编码的小袋中。干预:每日一次,持续12周,溶于100 mL果汁中随晚餐服用:(1)3 g cr

【主题与分类】

主题标签:Huntington Disease、Sarcopenia、Frailty。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07902206

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数据说明

疾病:亨廷顿病、肌少症、衰弱。设计:随机、双盲、安慰剂对照、四臂平行组试验,在布尔戈斯大学医院(HUBU;招募、临床评估、生物样本采集)神经内科和布尔戈斯大学(UBU;运动生理学、功能测试和多组学分析)进行。随机化:计算机生成的变区组随机(REDCap),1:1:1:1分配,按性别、抗精神病药物使用、参与结构化锻炼项目和糖尿病分层。分配由独立药剂师(HUBU药房服务)执行并隐藏。参与者、干预人员、结局评估者和数据分析师均设盲;补充剂包装在相同的编码小袋中。干预:每日一次,持续12周,溶于100 mL果汁中随晚餐服用:(1)3 g一水肌酸 + 3 g微晶纤维素;(2)3 g β-羟基-β-甲基丁酸(HMB)+ 3 g纤维素;(3)3 g肌酸 + 3 g HMB;(4)安慰剂,6 g微晶纤维素。

所有参与者遵循地中海式饮食(蛋白质1.2-1.5克/公斤/天),并执行基于VIVIFRAIL的个体化居家多组分运动计划,由职业治疗师开具处方并监督,每周通过电话监测依从性、感知用力程度(目标Borg感知用力评分[RPE]12-15)及不良事件。依从性通过摄入日志和小袋计数进行监测。评估时间点:基线(T0)、第12周(T1,干预结束)和6个月随访(T2)。评估内容包括:功能能力(统一亨廷顿病评定量表[UHDRS]总功能能力[TFC]、功能评估量表、独立性量表、步速、简易体能状况量表[SPPB])、身体成分(多频生物阻抗)、神经肌肉功能(等长膝关节伸展时的力量发展速率和峰值力量)、认知功能(简易精神状态检查[MMSE]、符号数字模态测验[SDMT]、Stroop测验、Tr

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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