苍白球DBS治疗迟发性肌张力障碍的疗效与安全性

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为苍白球(GPi)深部脑刺激(DBS)治疗迟发性肌张力障碍患者的疗效与安全性

Charite University, Berlin, GermanyCharite University, Berlin, Germany
clinicaltrials
浏览 11
文本分类DystoniaMovement Disorder
Efficacy and Safety of Deep Brain Stimulation (DBS) of the Pallidal (GPi) in Patients With Tardive Dystonia

基本信息

模态
文本
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

苍白球DBS治疗迟发性肌张力障碍的疗效与安全性

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为苍白球(GPi)深部脑刺激(DBS)治疗迟发性肌张力障碍患者的疗效与安全性。源站描述指出,DBS已成为特发性震颤和帕金森病等致残性神经运动障碍的可逆神经外科治疗选择,并已成功应用于原发性全身性和节段性肌张力障碍;多项病例报告提示苍白球DBS也可能改善迟发性肌张力障碍。本研究采用双盲随机设计,在电极植入后3个月内比较假刺激与真刺激的效果,并最初通过功效分析计算了60例患者(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肌张力障碍、运动障碍。深部脑刺激(DBS)已被确立为一种新的可逆神经外科治疗选择,用于患有致残性神经运动障碍(如特发性震颤和帕金森病)的患者。最近,深部脑刺激已成功应用于原发性全身性和节段性肌张力障碍患者。此外,多项病例报告提示,苍白球深部脑刺激也可能改善迟发性肌张力障碍,后者例如可能由摄入神经阻滞剂引起,并且众所周知在医学上难以治疗。本研究将采用双盲、随机设计(电极植入后3个月内进行假刺激与真刺激对比)研究苍白球DBS的效果。最初通过功效分析计算了60例患者以评估显著性

【主题与分类】

主题标签:Dystonia、Movement Disorder。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/NCT00331669

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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

疾病:肌张力障碍、运动障碍。脑深部电刺激(DBS)已被确立为一种新的可逆性神经外科治疗选择,适用于患有致残性神经运动障碍的患者,如特发性震颤和帕金森病。近年来,脑深部电刺激已成功应用于原发性全身性和节段性肌张力障碍患者。此外,一些病例报告提示,苍白球脑深部电刺激也可能改善迟发性肌张力障碍,这种障碍可能例如由摄入抗精神病药物引起,并且众所周知难以通过药物治疗。本研究将采用双盲、随机设计(电极植入后3个月内进行假刺激与真刺激对比)来探讨苍白球DBS的效果。最初,通过功效分析计算出需要60名患者,以评估基于肌张力障碍症状平均改善30%的显著结果。然而,在最近的一项研究(Damier等人,《普通精神病学档案》,2007年)中,10名患者中有10名显示出成功的结果,即在锥体外系症状评定量表评分上大约降低了50%。

对于这一结果,精确的单侧95%置信下限为0.794。若采用此方法估计样本量,当有18名维鲁姆组和18名安慰剂组患者时,针对安慰剂效应为30%成功率的情况,可获得82%的检验效能。若安慰剂效应为25%,则需要16+16名患者;若安慰剂效应为20%,则需要12+12名患者。因此,我们决定将样本量减少至36-32-24名患者。预期连续型主要结局指标将比上述研究中使用的二分类指标保持更高的检验效能。当地伦理委员会已批准此决定。

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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