Engage-PD:通过远程医疗为帕金森病患者提供的身体活动指导项目——西班牙单队列研究

Engage-PD 是一项在西班牙开展的单队列研究,面向帕金森病患者,通过远程医疗方式提供身体活动指导。个体将通过 Hospital Clinic de Barcelona 的运动障碍数据库招募,该医院是西班牙加泰罗尼亚的参考中心之一

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文本回归PARKINSON DISEASE (Disorder)
Engage-PD: a Physical Activity Coaching Program Via Telehealth for People With Parkinson's Disease. A Single-cohort Study in Spain.

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创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

Engage-PD:通过远程医疗为帕金森病患者提供的身体活动指导项目——西班牙单队列研究

Engage-PD 是一项在西班牙开展的单队列研究,面向帕金森病患者,通过远程医疗方式提供身体活动指导。受试者经 Hospital Clinic de Barcelona 的运动障碍数据库招募,入组后接受基线评估,涵盖病史与运动禁忌、步态与平衡、身体活动问卷(Brunel Lifestyle Inventory、International Physical Activity Questionnaire)、疼痛问卷(Brief Pain Inventory)、NeuroQOL 生活质量以及运动自我效能(Exercise Self Efficacy Scale);对报告下背痛者额外使用 Modified Oswestry Low Bac。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:帕金森病(疾病)。个体将通过 Hospital Clinic de Barcelona 的运动障碍数据库招募,该医院是西班牙加泰罗尼亚的参考中心之一。选择参与的个体将首先接受简短评估,包括病史和运动禁忌、步态与平衡评估、身体活动问卷(Brunel Lifestyle Inventory 和 International Physical Activity Questionnaire)、疼痛问卷(Brief Pain Inventory)、NeuroQOL 生活质量评估,以及关于运动参与自我效能的测量(Exercise Self Efficacy Scale)。对于报告下背痛的个体,我们将进一步施测 Modified Oswestry Low Back Pain Disability Questionnaire 和一份定制的下背痛问卷。随后物理治疗师将进行指导课程(见下文)。如果 t

【主题与分类】

主题标签:PARKINSON DISEASE (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/NCT07859332

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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:帕金森病(疾病)。个体将通过巴塞罗那医院诊所的运动障碍数据库招募,该医院是加泰罗尼亚(西班牙)的参考中心之一。选择参与的个体将首先接受简短评估,包括病史和运动禁忌症、步态与平衡评估、身体活动问卷(布鲁内尔生活方式量表和国际身体活动问卷)、疼痛问卷(简明疼痛量表)、NeuroQOL生活质量评估,以及关于运动参与自我效能的测量(运动自我效能量表)。对于报告腰痛的个体,我们将进一步实施改良Oswestry腰痛残疾问卷和定制腰痛问卷。随后,物理治疗师将进行指导课程(见下文)。如果无法亲自进行此评估,将通过安全视频会议进行。将有1-4次随访电话/视频会议,以及在3个月和6个月时进行的随访评估,届时将重复所有评估。

在第3个月和第6个月时,还将发放一份简短问卷,以评估干预的可接受性。辅导计划将利用Pre-Active PD项目(Clinicaltrials.gov NCT03696589)来指导干预的实施。这将包括一份关键要素清单,这些要素对治疗师来说至关重要,以便促进PA行为改变。此外,治疗师将采用动机性访谈策略,包括四个过程(参与、唤起、计划和跟踪)和五项核心沟通技巧(提出开放式问题、肯定、反思性倾听、总结以及告知和建议)。治疗师将介绍Pre-Active PD工作手册,并将其作为参与者的工具和参考,以便在整个辅导过程中吸引并聚焦参与者,并向参与者教育

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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