颈椎牵引对颈椎神经根病平衡的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕颈椎神经根病与平衡障碍,记录一项随机临床试验,评估间歇性颈椎牵引对平衡参数的影响

University of MonastirUniversity of Monastir
clinicaltrials
浏览 16
其他回归Cervical RadiculopathyBalance Disorders
Effect of Cervical Traction on Balance in Cervical Radiculopathy

基本信息

模态
其他
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

颈椎牵引对颈椎神经根病平衡的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕颈椎神经根病与平衡障碍,记录一项随机临床试验,评估间歇性颈椎牵引对平衡参数的影响。入组患者随机分为三组,分别接受 2 Kg、8 Kg 和 12 Kg 负荷的间歇性颈椎牵引,并额外进行 12 次康复训练。评估时间点为基线、治疗结束(1 个月)以及 3 个月和 6 个月。主要结局为临床平衡评估和稳定测量法,次要结局包括流行病学参数和疼痛强度(VAS)。数据可用于分析不同牵引负荷对平衡及疼痛等指标的效应(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:颈椎神经根病、平衡障碍。设计了一项随机临床试验,以评估间歇性颈椎牵引对诊断为常见颈椎神经病患者平衡参数的影响。诊断由一位拥有 15 年治疗肌肉骨骼疾病(尤其是颈椎神经病)经验的物理医学与康复医师确认或作出。入组患者被随机分配到三个组(A、B 和 C)之一。患者分别接受 2 Kg 负荷间歇性颈椎牵引(A)、8 kg(B)和 12 kg(C)治疗。三组患者额外接受 12 次康复训练。在基线、治疗结束时(1 个月)以及 3 个月和 6 个月时对患者进行评估。结局主要是临床平衡评估和稳定测量法,其次是流行病学参数、疼痛强度(VAS)、ce

【主题与分类】

主题标签:Cervical Radiculopathy、Balance Disorders。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06727747

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06727747

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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

疾病:神经根型颈椎病、平衡障碍。设计了一项随机临床试验,旨在评估颈椎间歇牵引对诊断为常见颈椎神经病患者平衡参数的影响。诊断由一位拥有15年治疗肌肉骨骼疾病(尤其是颈椎神经病)经验的物理医学与康复医师确认或作出。入组患者被随机分配到三个组(A、B和C)之一。患者分别接受2 kg负荷(A)、8 kg(B)和12 kg(C)的间歇性颈椎牵引治疗。三组患者 additionally 接受12次康复治疗。患者在基线、治疗结束时(1个月)以及3个月和6个月时接受评估。主要结局为临床平衡评估和姿势描记法,次要结局为流行病学参数、疼痛强度(VAS)、颈椎活动度(ROM)和本体感觉、握力、颈椎旁肌肌力、功能状态(NDI)、心理困扰(HAD)以及生活质量。所有参数均在三个随访时间点进行评估。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案