基于远程康复的双任务上肢训练对帕金森病患者的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦帕金森病患者，比较基于远程康复的同步与异步双任务上肢训练、临床双任务上肢训练及常规单任务上肢训练的效果
基本信息
资源简介
基于远程康复的双任务上肢训练对帕金森病患者的影响
该数据集英文名为 The Effects of Tele-Rehabilitation-Based Dual-Task Upper Extremity Training in Patients With Parkinson's Disease，来源于 clinicaltrials.gov，主题聚焦帕金森病（Parkinson's Disease, PD）。其核心内容围绕一项针对帕金森病患者的训练效果比较研究展开，旨在比较基于远程康复的同步与异步双任务上肢训练、临床双任务上肢训练以及常规单任务上肢训练在帕金森病患者中的效果。数据集所属分类为神经系统疾病 / 帕金森病，主题标签为 Parkinson's Disease (PD)。整体而言，该数据集呈现的是一项以远程康复和双任务上肢训练为干预手段、以帕金森病患者为对象的临床研究信息，可用于了解该研究的设计思路、关注结局与比较框架。
【数据集背景】
帕金森病是一种神经系统疾病，患者常伴随运动症状及上肢功能、手部灵活性等方面的障碍。该数据集所对应的研究关注远程康复条件下双任务上肢训练的应用效果，并将远程康复中的同步与异步两种实施方式，与临床环境下的双任务上肢训练以及常规单任务上肢训练进行对照。研究的出发点在于比较不同训练组织形式在帕金森病患者中的表现差异，从而为远程康复与双任务训练的结合提供研究层面的参考。
【数据内容】
该数据集涉及的研究以帕金森病患者为对象，比较基于远程康复的同步双任务上肢训练、基于远程康复的异步双任务上肢训练、临床双任务上肢训练以及常规单任务上肢训练。研究旨在回答的主要问题包括：在上述不同训练方式之间，帕金森病患者的运动症状、手部灵活性、上肢功能、握力、执行功能、日常生活活动以及治疗满意度是否存在差异；以及基于远程康复的同步与异步双任务上肢训练之间，远程医疗满意度是否存在差异。数据集主题标签为 Parkinson's Disease (PD)，所属分类为神经系统疾病 / 帕金森病。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述中列出的研究条件为帕金森病（Parkinson's Disease, PD）。除来源站与源站描述所体现的研究条件、研究目的与主要问题外，关于具体的采集方式、样本量、采集时间、随访周期等信息，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于围绕帕金森病远程康复与双任务上肢训练的研究主题进行了解与检索，可用于关注不同训练方式（远程同步、远程异步、临床双任务、常规单任务）之间在运动症状、手部灵活性、上肢功能、握力、执行功能、日常生活活动及治疗满意度等结局上的比较框架。也可用于关注远程医疗满意度在同步与异步远程康复训练之间差异的研究问题。关于更具体的适用场景，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07641556
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 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
条件：帕金森病（PD）。本研究旨在比较基于远程康复的同步与异步双任务上肢训练、基于临床的双任务上肢训练以及常规单任务上肢训练对帕金森病患者的疗效。其主要研究问题为：* 在帕金森病患者中，基于远程康复的同步与异步双任务上肢训练、基于临床的双任务上肢训练以及常规单任务上肢训练之间，在运动症状、手部灵活性、上肢功能、握力、执行功能、日常生活活动及治疗满意度方面是否存在差异。* 在帕金森病患者中，基于远程康复的同步与异步双任务上肢训练之间，远程医疗满意度是否存在差异。
研究人员将比较传统的单任务上肢训练、基于临床的双任务上肢训练、基于远程康复的同步上肢训练以及基于远程康复的异步上肢训练。参与者将：* 在研究诊所或家中接受上肢运动训练，每周两次，每次约60分钟，持续6周。* 在运动训练前后在研究诊所参与评估。
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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