地中海贫血儿童青少年生长发育评估、健康促进与临床管理

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦中国儿童及青少年地中海贫血患者的生长发育评估、健康促进与临床管理

Institute of Hematology & Blood Diseases Hospital, ChinaInstitute of Hematology & Blood Diseases Hospital, China
clinicaltrials
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其他分类Thalassemia IntermediaThalassemia MajorGrowth DelayPuberty, Delayed
Growth Evaluation, Health Promotion, and Clinical Management in Children and Adolescents With Thalassemia

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

地中海贫血儿童青少年生长发育评估、健康促进与临床管理

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦中国儿童及青少年地中海贫血患者的生长发育评估、健康促进与临床管理。覆盖 Thalassemia Intermedia、Thalassemia Major、Growth Delay 及 Puberty, Delayed 等主题,涉及体格发育、内分泌功能、营养状况、脑功能与生活方式行为等维度。可用于筛查生长问题、研究生长发育规律,并为制定针对性干预方案提供数据支持(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:中间型地中海贫血、重型地中海贫血、生长迟缓、青春期延迟。中国有近30万重型或中间型地中海贫血患者。生长迟缓是输血依赖型地中海贫血(TDT)儿童和青少年最显著的健康问题,给其家庭带来沉重的经济负担,并对劳动力造成严重的社会压力。研究这些儿童和青少年的生长发育情况,并建立有针对性的干预计划,对公共卫生实践具有重要的社会价值。1. 通过在中国高发地区开展生长发育评估,包括体格发育、内分泌功能、营养状况、脑功能和生活方式行为,筛查和识别有生长问题的儿科患者。2. 实施MENBS临床干预以促进

【主题与分类】

主题标签:Thalassemia Intermedia、Thalassemia Major、Growth Delay、Puberty, Delayed。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06931912

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06931912

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    • 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:中间型地中海贫血、重型地中海贫血、生长迟缓、青春期延迟。中国有近30万名重型或中间型地中海贫血患者。对于输血依赖型地中海贫血(TDT)的儿童和青少年而言,生长迟缓是最显著的健康问题,给其家庭带来了沉重的经济负担,也给劳动力带来了严重的社会压力。调查这些儿童和青少年的生长发育情况,并制定针对性的干预方案,对公共卫生实践具有重要的社会价值。1. 通过在中国高发地区开展生长发育评估,包括身体发育、内分泌功能、营养状况、脑功能和生活方式行为,筛查和识别存在生长问题的儿科患者。2. 对存在生长问题的儿科患者实施MENBS临床干预,重点关注以下方面:* 监测:通过定期随访持续监测健康相关指标。* 教育:提供健康教育,以提高患者及其家属的认知。

  • 营养:评估患者的营养风险并制定个性化饮食计划。
  • 行为:推荐适当的运动计划以促进身体发育。
  • 支持:进行家访,提供免费诊所并建立支持网络。
  1. 对存在生长问题的儿科患者,在临床干预1年后重复进行生长评估。
  2. 通过比较生长发育指标的变化,评估MENBS干预措施的有效性。

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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