帕金森病中的认知与阻塞性睡眠呼吸暂停及气道正压治疗效应

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦帕金森病(PD)与阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)的关联,以及气道正压(PAP)治疗对认知功能的影响

McGill University Health Centre/Research Institute of the McGill University Health CentreMcGill University Health Centre/Research Institute of the McGill University Health Centre
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其他预测Parkinson's DiseaseObstructive Sleep Apnea
Cognition and Obstructive Sleep Apnea in Parkinson's Disease, Effect of Positive Airway Pressure Therapy

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

帕金森病中的认知与阻塞性睡眠呼吸暂停及气道正压治疗效应

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦帕金森病(PD)与阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)的关联,以及气道正压(PAP)治疗对认知功能的影响。帕金森病患者常出现认知功能障碍并可进展为痴呆,而 OSA 在一般人群中常见且可治疗,但治疗能否改善认知尚不明确。初步研究发现 PD 患者中 OSA 与认知差相关,PAP 治疗可带来认知改善。数据可用于研究 OSA 对 PD 认知的影响及 PAP 疗效预测(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、阻塞性睡眠呼吸暂停。认知功能障碍(记忆、思维等受损)在帕金森病(PD)中频繁发生,常进展为痴呆,并深刻影响生活质量。阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)是普通人群中常见的一种疾病,可通过气道正压(PAP)治疗。已知它会损害认知功能,但治疗能否改善认知功能尚不太清楚。当已经受到像 PD 这样的退行性过程影响时,大脑可能对 OSA 的影响更脆弱,并对 OSA 治疗更敏感。迄今为止,OSA 尚未被认为是 PD 中的一个重要因素。在 PD 患者的初步工作中,研究者已发现 OSA 与认知差之间的关联,以及 PAP 治疗带来的认知改善。研究者现在希望更严格地

【主题与分类】

主题标签:Parkinson's Disease、Obstructive Sleep Apnea。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/NCT02209363

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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:帕金森病、阻塞性睡眠呼吸暂停。认知功能障碍(记忆力、思维等受损)在帕金森病(PD)中频繁出现,常进展为痴呆,并深刻影响生活质量。阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)是普通人群中一种常见疾病,可通过气道正压(PAP)治疗。已知OSA会损害认知功能,但治疗是否能改善认知功能尚不明确。当大脑已受到如PD这样的退行性过程影响时,可能对OSA的影响更为脆弱,同时也对OSA治疗更为敏感。迄今为止,OSA尚未被认为是PD中的一个重要因素。在PD患者的初步研究中,研究者发现OSA与认知功能差之间存在关联,并且PAP治疗能改善认知。研究者现在希望在随机对照试验中更严格地评估OSA治疗对PD认知功能的影响。研究者的主要目标是在伴有OSA和认知缺陷的PD患者中,评估OSA治疗对整体认知功能的影响。

研究人员还将评估帕金森病的其他非运动症状、生活质量以及神经认知功能的特定领域。帕金森病患者将从麦吉尔运动障碍诊所和魁北克帕金森网络的其他中心招募。参与者需要有认知缺陷的证据,并且在筛查诊断性多导睡眠图(睡眠研究)中存在OSA。九十名受试者将被随机分配接受PAP或鼻扩张条治疗。详细的神经心理测试和其他测量(包括生活质量)将在基线、3个月和6个月时进行。在研究期结束时,受试者将接受其各自治疗下的多导睡眠图,以评估OSA治疗的疗效。这项研究可能表明,非药物干预有可能对认知功能和生活质量产生显著的有益影响。

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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