帕金森病呼拉舞改善研究(PAHU)第二部分

研究为前瞻性队列设计,评估为期12周的团体呼拉舞(hula)项目对帕金森病患者的疗效。参与者被随机分配至对照组或干预组,对照组在基线访视12周后接受12周团体呼拉舞课程,干预组从第1周开始并额外接受12周课程,共24周

University of HawaiiUniversity of Hawaii
clinicaltrials
浏览 11
视频分类Parkinson' Disease
Parkinson's Improvement Activated by Hula Understanding (PAHU) - Part 2

基本信息

模态
视频
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

帕金森病呼拉舞改善研究(PAHU)第二部分

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦帕金森病(Parkinson's Disease)患者,属于神经系统疾病范畴。研究为前瞻性队列设计,评估为期12周的团体呼拉舞(hula)项目对帕金森病患者的疗效。参与者被随机分配至对照组或干预组,对照组在基线访视12周后接受12周团体呼拉舞课程,干预组从第1周开始并额外接受12周课程,共24周。第14至26周两组分别上课。课程在QMC以团体形式进行,由经验丰富的kumu带领,每周一次、每次一小时。该数据可用于分析运动干预对帕金森病症状改善的效果(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。3.1 总体研究设计与方法 这是一项前瞻性队列研究,将调查为期12周的团体呼拉舞项目对帕金森病(PD)患者的疗效。参与者将被随机分配到对照组或干预组。基线访视后12周,对照组参与者将接受为期12周的团体呼拉舞项目。干预组将在项目第1周开始呼拉舞干预,然后继续接受额外12周的课程,共计24周的呼拉舞干预。从第14周至第26周,两个呼拉舞课程将分开进行:一个课程为对照组,一个课程为干预组。呼拉舞课程将在QMC以团体形式提供,由经验丰富的kumu带领。呼拉舞项目将包括呼拉舞课程,每周一次,每次一小时,持续

【主题与分类】

主题标签:Parkinson' Disease。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/NCT07808606

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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。

数据说明

疾病:帕金森病。3.1 总体研究设计与方法 这是一项前瞻性队列研究,旨在探讨为期12周的集体呼拉舞项目对帕金森病患者的疗效。参与者将被随机分配至对照组或干预组。基线访问后12周,对照组参与者将接受为期12周的集体呼拉舞项目。干预组将在项目第1周开始呼拉舞干预,并继续接受额外12周的课程,总计24周的呼拉舞干预。从第14周至第26周,两个呼拉舞班级将分别进行:一个班为对照组,一个班为干预组。呼拉舞课程将在QMC以集体形式开展,由经验丰富的kumu指导。呼拉舞项目包括每周一次、每次一小时的课程,持续3个月(共12节课)。将采用PAHU研究中为帕金森病患者开发和定制的呼拉舞项目。表1。

PAHU 呼拉课程概览 阶段 时长 练习 目标/益处 grounding 5分钟 呼吸练习 促进正念、对呼吸和姿势的觉察 文化礼仪 2-5分钟 吟唱 鼓励运用不同音高、呼吸和声音强化 热身(配音乐) 5-10分钟 坐姿拉伸颈部、四肢和躯干 活动肌肉,缓解僵硬 歌曲:第一节 20-25分钟 站立呼拉或坐姿呼拉 强化动作+平衡,激活双重任务(唱歌和跳舞) 补水休息 2-5分钟 将注意力重新聚焦于身心 歌曲:第二节 20-25分钟 站立呼拉或坐姿呼拉 促进回忆第一节和舞步 放松 5-10分钟 唱mele(歌曲),可选择坐着、站着或在空间内走动 提供社交、微笑和群体眼神交流的机会 如果参与者提供额外同意,将从呼拉课程中收集可能包含可识别特征(例如他们的面部)的视频录像

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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