基于健康信念模型的盆底肌锻炼训练对女性多发性硬化患者尿失禁及生活质量的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦女性多发性硬化(MS)患者合并尿失禁的干预研究。研究采用随机对照实验设计,在 Tokat Gaziosmanpaşa University Hospital 神经内科 MS 门诊招募 46 名确诊 MS 且有尿失禁主诉的女性,按简单随机化分为对

Nurgül KAPLANNurgül KAPLAN
clinicaltrials
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表格分类Multiple SclerosisUrinary Incontinence
The Effect of Health Belief Model-Based Pelvic Floor Muscle Exercise Training on Urinary Incontinence and Quality of Life in Female Patients With Multiple Sclerosis

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

基于健康信念模型的盆底肌锻炼训练对女性多发性硬化患者尿失禁及生活质量的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦女性多发性硬化(MS)患者合并尿失禁的干预研究。研究采用随机对照实验设计,在 Tokat Gaziosmanpaşa University Hospital 神经内科 MS 门诊招募 46 名确诊 MS 且有尿失禁主诉的女性,按简单随机化分为对照组(23 人)和干预组(23 人),评估基于健康信念模型(HBM)的盆底肌锻炼(PFMT)训练对尿失禁及生活质量的影响。数据采集工具包括描述性特征问卷、ICIQ-SF、I-QOL、ISI 及 Broome 盆底肌相关量表,可用于神经疾病康复、尿失禁干预及生活质量研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:多发性硬化、尿失禁。本研究将评估盆底肌锻炼(PFMT)训练对女性多发性硬化(MS)患者尿失禁及生活质量的影响,依据健康信念模型(HBM)进行。本研究将作为随机对照实验研究开展,纳入 46 名确诊 MS 且有尿失禁主诉、在 Tokat Gaziosmanpaşa University Hospital 神经内科 MS 门诊随访的女性。患者将通过简单随机化方法纳入对照组(23 人)和干预组(23 人)。在收集研究数据时;描述性特征问卷、国际尿失禁问卷简表(ICIQ-SF)、尿失禁生活质量量表(I-QOL)、尿失禁严重程度指数(ISI)、Broome 盆底肌

【主题与分类】

主题标签:Multiple Sclerosis、Urinary Incontinence。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06805331

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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

条件:多发性硬化、尿失禁。本研究将基于健康信念模型(HBM),评估盆底肌锻炼(PFMT)训练对多发性硬化(MS)女性患者尿失禁及生活质量的影响。本研究将作为一项随机对照实验研究开展,纳入46名确诊为MS且有尿失禁主诉的女性患者,这些患者在托卡特加齐奥斯曼帕夏大学医院神经内科MS门诊接受随访。通过简单随机化方法将患者纳入对照组(23人)和干预组(23人)。在研究数据收集过程中,将使用以下工具:描述性特征问卷、国际尿失禁问卷简表(ICIQ-SF)、尿失禁生活质量量表(I-QOL)、尿失禁严重程度指数(ISI)、布鲁姆盆底肌锻炼自我效能量表(Broome PMSES)、扩展残疾状况量表(EDSS)、排尿日记。研究数据将在获得批准后确定实验组和对照组之后进行收集。

研究开始时以及第1个月和第3个月结束时,将对两组患者使用数据收集表。干预组患者将每天进行3次盆底肌锻炼(早-中-晚),持续3个月。对照组患者不进行任何干预。数据将录入统计软件包程序并进行评估。目前文献中尚未发现基于SIM评估PTCE培训对MS女性患者尿失禁及生活质量影响的研究。本研究在这方面具有原创价值,将为国内和国际文献作出科学贡献。若研究取得成功,则认为基于健康信念模式的PTCE培训在MS女性患者中被证明是一种非药物干预措施,并将提供一种新的护理干预手段。

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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