由个案管理者协调的医院-区域管理模型以改善帕金森综合征患者的照护

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05273957

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数据说明

条件：帕金森病、非典型帕金森综合征、继发性帕金森综合征、护患关系、医护关系。多项研究提供证据表明，对帕金森病（PD）患者实施包括专科护士在内的多学科管理，可能在管理由运动和非运动症状导致的失能方面，以及监测治疗依从性和不良事件方面，为患者带来显著益处。多项回顾性研究表明，频繁的神经科会诊和严格坚持药物治疗可使住院风险降低高达50%。跌倒、骨折、感染以及认知和运动功能恶化是PD患者住院的风险因素。这些并发症在受非典型帕金森综合征（如多系统萎缩和进行性核上性麻痹）影响的患者中更为常见。

通过由运动障碍专科护士开展的远程医疗服务，优化对运动和非运动症状及药物副作用的管理，可预防跌倒和住院、提高生活质量并减少合并症及照护者倦怠。在本研究中，“个案管理者”将对患者和照护者进行随访，同时与多学科团队的其他成员（神经科医生、心理学家、康复科医生、全科医生、社会工作者）合作，无论这些成员是在神经科医生出诊的机构内还是机构外，旨在实现对衰弱患者的更好整体管理。本项多中心、随机、双盲研究将招募164名患有帕金森病、非典型帕金森综合征或继发性帕金森综合征且伴有运动性和/或非运动性并发症的患者，他们居住在伦巴第大区（意大利北部）。患者将在具有专家知识的三级转诊诊所（“hub”：Fondazione IRCCS Istituto Neurologico Carlo Besta）和社区医院（“spoke”：Azienda Socio Sanitaria Territoriale Nord Milano）入组。参与者将被随机分为

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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