多发性硬化运动评估敏感性前瞻性队列研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为在 Charité - Universitätsmedizin Berlin 开展的单中心前瞻性观察性研究,纳入复发缓解型、继发进展型和慢性进展型多发性硬化患者

Friedemann PaulFriedemann Paul
clinicaltrials
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表格Multiple Sclerosis, Relapsing-RemittingMultiple Sclerosis, Chronic Progressive
Sensitivity of Motor Assessment in MS - a Prospective Cohort Study

基本信息

模态
表格
创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

多发性硬化运动评估敏感性前瞻性队列研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为在 Charité - Universitätsmedizin Berlin 开展的单中心前瞻性观察性研究,纳入复发缓解型、继发进展型和慢性进展型多发性硬化患者。研究收集运动/移动功能、认知与情感功能、疲劳及健康相关生活质量等变量,主要结局为基于 VPC 的移动功能评估(PASS-MS SMSW-MaxS),可用于探索神经免疫疾病进展的决定因素及运动评估的敏感性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:复发缓解型多发性硬化、继发进展型多发性硬化、慢性进展型多发性硬化。本研究设计为在 Charité - Universitätsmedizin Berlin 单中心开展的前瞻性观察性(非干预性)研究。本研究与本中心开展的前瞻性观察性研究相衔接。这些研究始于 2011 年,目标是确定神经免疫疾病(CIS、MS、NMO)进展的决定因素。本研究收集的变量根据研究目标确定,包括运动/移动功能、认知与情感功能、疲劳及健康相关生活质量的不同标志物。主要结局为基于 VPC 的移动功能评估(PASS-MS SMSW-MaxS),作为所研究的诊断试验。次要结局用于交叉验证

【主题与分类】

主题标签:Multiple Sclerosis, Relapsing-Remitting、Multiple Sclerosis, Chronic Progressive。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04993274

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数据说明

条件:多发性硬化,复发缓解型;多发性硬化,继发进展型;多发性硬化,慢性进展型。本研究设计为一项前瞻性观察性(非干预性)单中心研究,在Charité - Universitätsmedizin Berlin一个中心开展。本研究与本中心开展的前瞻性观察性研究相衔接。这些研究始于2011年,目标是确定神经免疫性疾病(CIS、MS、NMO)进展的决定因素。为本研究收集的变量根据研究目标确定,包括运动/移动功能、认知与情感功能、疲劳及健康相关生活质量的不同标志物。主要结局是基于VPC的移动功能评估(PASS-MS SMSW-MaxS),作为所研究的诊断性检测。次要结局用于交叉验证进展率或作为临床进展的基准,以确定变化的临床相关性。此外,可探索认知与情感功能对主要结局的可能影响,这对于解读MS人群中的变化具有高度相关性。

所有评估均在入组时以及12个月和24个月后进行。主要结局指标:PASS-MS运动学参数,其中以短距离最大速度步行-速度(SMSW-MaxS)为主要结局指标。次要结局指标:* 临床检查 * 源自PASS-MS的其他运动学参数 * 采用EDSS和多重硬化症功能复合量表(MSFC)进行临床评分,该量表包括步行能力测试(T25FW)、手部灵活性测试(9HPT)、认知处理速度测试(SDMT)和视力测试(Sloan视力表) * 认知测试(BRB-N) * 患者报告结局,包括总体变化印象、MS相关步行障碍(MSWS-12)、手部功能、疲劳发生情况(FSMC)、抑郁症状(BDI-II)以及通过MS特异性问卷(HAQUAMS)评估的健康相关生活质量。研究发现,T25FW速度变化至少20%对MS患者具有临床意义(Hobart 2013)。在一项先前研究中,研究者发现SMSW平均步行

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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