Slow-SPEED-NL:通过运动剂量延缓早期帕金森病-荷兰
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦神经系统疾病中的帕金森病,涵盖前驱期帕金森病、神经退行性疾病、帕金森综合征、REM睡眠行为障碍、基底神经节疾病、中枢神经系统疾病及突触核蛋白病等主题

基本信息
资源简介
Slow-SPEED-NL:通过运动剂量延缓早期帕金森病-荷兰
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦神经系统疾病中的帕金森病,涵盖前驱期帕金森病、神经退行性疾病、帕金森综合征、REM睡眠行为障碍、基底神经节疾病、中枢神经系统疾病及突触核蛋白病等主题。源站描述指出,帕金森病是增长最快的神经退行性疾病,运动对帕金森病患者的运动症状和神经可塑性有益,但疾病修饰干预在临床显性帕金森病中效果不佳,而在病理有限的前驱期帕金森病中可能成功。孤立性REM睡眠行为障碍患者发展为临床显性帕金森病或相关神经退行性疾病的风险高,被认为可能处于前驱期帕金森病。该研究将研究长期运动的可行性和初步疗效(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:帕金森病、前驱期、神经退行性疾病、帕金森综合征、REM睡眠行为障碍、基底神经节疾病、中枢神经系统疾病、突触核蛋白病。理由:帕金森病(PD)是增长最快的神经退行性疾病。运动对PD患者的运动症状和神经可塑性有益。然而,当病理已经进展时,延缓疾病的干预措施在临床显性PD中无效,但在病理有限的前驱期PD中可能成功。孤立性快速眼动(REM)睡眠行为障碍(iRBD)患者发展为临床显性PD或相关神经退行性疾病的风险高,因此被认为可能处于前驱期PD。本研究将通过研究长期运动的可行性和初步疗效迈出重要一步。
【主题与分类】
主题标签:Parkinson Disease、Prodromal Stage、Neurodegenerative Diseases、Parkinsonian Disorders、REM Sleep Behavior Disorder、Basal Ganglia Diseases、Central Nervous System Diseases、Synucleinopathies、Nervous System Diseases、Cerebral 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/NCT06193252
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06193252
标准获取流程:
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:帕金森病、前驱期、神经退行性疾病、帕金森综合征、快速眼动睡眠行为障碍、基底神经节疾病、中枢神经系统疾病、突触核蛋白病。理由:帕金森病(PD)是增长最快的神经退行性疾病。运动对帕金森病患者的运动症状和神经可塑性具有有益影响。然而,减缓疾病的干预措施在临床显性帕金森病中无效,此时病理已进展,但在前驱期帕金森病中可能成功,此时病理有限。孤立性快速眼动(REM)睡眠行为障碍(iRBD)患者发展为临床显性帕金森病或相关神经退行性疾病的风险很高,因此被认为可能处于前驱期帕金森病。本研究将利用新开发的、完全远程的基于智能手机的应用程序,研究长期体力活动对可能处于前驱期帕金森病患者的前驱症状和疾病进展的可行性和初步疗效,从而迈出重要一步。该应用程序受STEPWISE试验(NCT04848077)中使用的应用程序启发。
目的:本临床试验旨在研究智能手机应用程序能否在长期(24个月)内增加有帕金森病(PD)发展风险的iRBD患者日常生活中的身体活动量和强度。次要目的是探讨潜在的组间效应对身体素质、数字化前驱期运动症状和非运动症状的影响。第三,我们研究能否以数字化、去中心化的方式远程评估该干预措施及前驱期运动症状和非运动症状。第四,我们旨在研究对影像学和液体生物标志物的影响,以识别前驱期进展的标志物。利用这些生物标志物,我们旨在开发一个复合评分(前驱期负荷评分)以估算总体前驱期负荷。预期的液体生物标志物结果可能会因本研究过程中新技术和/或生物标志物的开发与实施而发生潜在变化。研究设计:双盲随机对照试验。研究人群:共110名荷兰患者
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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