节段性肌肉振动对原发性颈部肌张力障碍患者疼痛的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦原发性颈部肌张力障碍(CD)患者,这是一种以颈部不自主且常伴疼痛的肌肉收缩为特征的局灶性肌张力障碍

Fondazione Don Carlo Gnocchi ETSFondazione Don Carlo Gnocchi ETS
clinicaltrials
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表格回归Primary Cervical Dystonia
Segmental Muscle Vibration on Pain in Patients With Primary Cervical Dystonia

基本信息

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创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

节段性肌肉振动对原发性颈部肌张力障碍患者疼痛的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦原发性颈部肌张力障碍(CD)患者,这是一种以颈部不自主且常伴疼痛的肌肉收缩为特征的局灶性肌张力障碍。研究评估振动肌肉刺激(VMS)在减轻疼痛和改善生活质量方面的有效性,纳入已接受肉毒毒素治疗并适合综合康复方案的患者。参与者随机分为实验组(治疗性 VMS,80 Hz 频率、0.5 mm 振幅)和对照组(假 VMS),均接受 10 次康复训练,包括 45 分钟物理治疗、15 分钟 VMS(或假 VMS)及 30 分钟作业治疗。数据可用于疼痛与生活质量相关结局的分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:原发性颈部肌张力障碍。本研究旨在评估振动肌肉刺激(VMS)在减轻原发性颈部肌张力障碍(CD)患者疼痛和改善生活质量方面的有效性,CD 是一种以颈部不自主且常伴疼痛的肌肉收缩为特征的局灶性肌张力障碍。研究将纳入已接受肉毒毒素治疗并适合综合康复方案的患者,该方案包括物理治疗和作业治疗。参与者将被随机分为两组:接受治疗性 VMS(80 Hz 频率、0.5 mm 振动振幅)的实验组和接受假 VMS 的对照组。两组都将接受为期 10 次的康复训练,包括 45 分钟物理治疗和 15 分钟 VMS(或假 VMS),随后进行 30 分钟作业治疗。主要结局指标将

【主题与分类】

主题标签:Primary Cervical Dystonia。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06748846

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    • 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

条件:原发性颈部肌张力障碍。本研究旨在评估振动肌肉刺激(VMS)在减轻原发性颈部肌张力障碍(CD)患者疼痛和改善生活质量方面的有效性。原发性颈部肌张力障碍是一种局灶性肌张力障碍,以颈部不自主且常伴疼痛的肌肉收缩为特征。本研究将纳入已接受肉毒毒素治疗且适合参加综合康复计划(包括物理治疗和作业治疗)的患者。参与者将被随机分为两组:接受治疗性VMS(80 Hz频率,0.5 mm振动幅度)的实验组和接受假VMS的对照组。两组都将接受为期10次的康复计划,包括45分钟物理治疗和15分钟VMS(或假VMS),随后进行30分钟作业治疗。主要结局指标为采用多伦多西部痉挛性斜颈评定量表(TWSTRS)和McGill疼痛问卷评估的疼痛与功能障碍。次要结局将包括生活质量的改善和肌张力障碍的临床严重程度。

预期结果将为VMS在改善颈部肌张力障碍患者康复预后方面的潜在作用提供见解。详细描述 本研究旨在评估节段性肌肉振动(SMV)对原发性颈部肌张力障碍(CD)患者疼痛减轻和生活质量改善的疗效。该研究针对接受肉毒毒素治疗且符合标准化综合康复方案(包括物理治疗和作业治疗)条件的患者进行。颈部肌张力障碍是一种神经系统疾病,其特征为颈部肌肉不自主收缩,导致异常运动、姿势以及显著疼痛。当前治疗通常涉及肉毒毒素注射,但仍需额外的治疗策略来应对持续存在的症状,如疼痛和生活质量受损。SMV是一种非

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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