面向帕金森病及运动障碍老年人的手册化娱乐疗法平衡项目
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦帕金森病及运动障碍老年人的平衡与跌倒问题。源站描述指出,帕金森病和运动障碍会加速身体机能衰退,俄克拉荷马州有超过15000名居民患有帕金森病,约三分之一居住在农村地区,农村隔离限制了获得运动障碍专科医生的机会,且不到30%的帕金森病患者进行规律

基本信息
资源简介
面向帕金森病及运动障碍老年人的手册化娱乐疗法平衡项目
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦帕金森病及运动障碍老年人的平衡与跌倒问题。源站描述指出,帕金森病和运动障碍会加速身体机能衰退,俄克拉荷马州有超过15000名居民患有帕金森病,约三分之一居住在农村地区,农村隔离限制了获得运动障碍专科医生的机会,且不到30%的帕金森病患者进行规律体育活动。农村患者面临交通不便、害怕受伤、缺乏本地项目或同伴支持等障碍。本研究评估一项由美国帕金森病协会资助开发的手册化娱乐疗法平衡方案,旨在确定促进持续活动能力和预防跌倒所需的社区锻炼剂量(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:帕金森病(PD)、姿势平衡、运动障碍(包括帕金森综合征)、姿势平衡、意外跌倒。帕金森病和运动障碍会加速身体机能衰退。在俄克拉荷马州,超过15000名居民患有帕金森病,约三分之一居住在农村地区。农村隔离限制了获得运动障碍专科医生的机会,且不到30%的帕金森病患者进行规律体育活动。农村患者面临交通不便、害怕受伤、缺乏本地项目或同伴支持等障碍。本研究评估一项由美国帕金森病协会资助(FY2025-1461556)开发的手册化娱乐疗法平衡方案。该评估旨在确定促进持续活动能力和预防所需的社区锻炼剂量。
【主题与分类】
主题标签:Parkinson Disease (PD), Postural Balance、Movement Disorders (Incl Parkinsonism)、Postural Balance、Accidental Falls。本站分类:神经系统疾病/帕金森病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07845474
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07845474
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- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:帕金森病(PD)、姿势平衡、运动障碍(包括帕金森综合征)、姿势平衡、意外跌倒。帕金森病和运动障碍会加速身体机能衰退。在俄克拉荷马州,超过15,000名居民患有帕金森病,其中约三分之一居住在农村地区。农村地区的孤立状态限制了患者获得运动障碍专科医生的机会,且仅有不到30%的帕金森病患者进行规律的体育活动。农村患者面临诸多障碍,包括交通不便、对受伤的恐惧,以及缺乏当地项目或同伴支持。本研究评估了一套手册化的娱乐疗法平衡方案,该方案由美国帕金森病协会资助开发(FY2025-1461556)。该评估旨在确定促进持续活动能力所需的社区锻炼剂量,并防止项目结束后常出现的身体机能倒退。设计。24名被诊断为帕金森病和运动障碍的老年人将在两项队列比较评估中随机分配到两个各12人的等量队列中。
队列1将接受为期六个月(24周)的连续面对面干预。队列2将接受为期三个月(12周)的干预,随后进行为期三个月的观察期,旨在量化训练效果的衰减。环境。干预在俄克拉荷马州斯蒂尔沃特的Legacy Village面对面进行。参与者。参与者必须能够耐受每周一次、每次50分钟的身体训练。干预。所有训练均遵循手册化的娱乐治疗平衡方案,并由认证治疗性娱乐专家指导。该方案包括静态和动态平衡训练。评估。数据由认证治疗性娱乐专家和研究助理在基线、第三个月和第六个月收集。GAITRite系统(CIR Systems,美国新泽西州)测量步态速度和步幅。BioSway系统(Biodex Medical Systems,美国纽约州)量化姿势稳定性。次要
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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