哮喘儿童呼吸肌力量训练效果研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦哮喘儿童呼吸肌力量训练效果研究。研究为随机对照试验,探讨在呼吸运动方案中加入吸气肌训练是否能为哮喘儿童带来额外获益,并采用国际功能、残疾和健康分类(ICF)框架评估训练对身体功能、活动、参与及日常生活相关方面的影响

基本信息
资源简介
哮喘儿童呼吸肌力量训练效果研究
Effects of Respiratory Muscle Strength Training in Children With Asthma 数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦哮喘儿童呼吸肌力量训练效果研究。哮喘是儿童期常见的长期呼吸系统疾病,除影响呼吸外,还可能影响身体活动、运动能力、日常功能和生活质量。呼吸肌尤其是吸气所用肌肉在呼吸中发挥重要作用,也可能与身体功能相关。该研究为随机对照试验,旨在探讨在呼吸运动方案中加入吸气肌训练是否能为哮喘儿童带来额外获益,并采用国际功能、残疾和健康分类(ICF)框架评估训练效果。数据集归类于呼吸系统疾病 / 哮喘,主题标签为 Asthma (Diagnosis)。
【数据集背景】
哮喘是儿童期常见的长期呼吸系统疾病。除影响呼吸外,哮喘还可能影响身体活动、运动能力、日常功能和生活质量。呼吸肌,特别是用于吸气的肌肉,在呼吸过程中发挥重要作用,也可能参与身体功能的维持。基于这一背景,该研究关注在呼吸运动方案基础上增加吸气肌训练是否能为哮喘儿童提供额外益处。研究采用随机对照设计,并借助国际功能、残疾和健康分类(ICF)框架来理解健康,该框架综合考虑身体功能、活动、参与及日常生活相关方面,从而为评估训练效果提供较为宽广的视角。
【数据内容】
该数据集对应的研究为一项随机对照试验,研究对象为哮喘儿童,研究主题为呼吸肌力量训练的效果。研究核心内容是考察在呼吸运动方案中加入吸气肌训练是否带来额外获益。效果评估采用国际功能、残疾和健康分类(ICF)框架,涵盖身体功能、活动、参与以及日常生活相关方面。数据集的主题标签为 Asthma (Diagnosis)。关于具体样本量、分组细节、训练参数、评估指标数值及随访时长等,源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述提供了研究条件(Asthma,诊断)、研究目的和评估框架等信息。关于数据采集的具体地点、时间范围、采集流程与质量控制措施,源站未提供。
【适用场景】
该数据集可用于了解哮喘儿童呼吸肌力量训练,特别是吸气肌训练的研究设计思路与评估框架。其采用的 ICF 框架涵盖身体功能、活动、参与及日常生活相关方面,适合用于关注呼吸系统疾病儿童功能结局的研究参考。关于具体适用分析场景与适用范围,源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
该数据集为随机对照研究设计,并采用 ICF 框架进行评估,这是其设计上的特点。关于样本量、数据完整性、偏倚控制、统计方法及结果可靠性等具体质量信息,源站未提供。使用时应以源站发布的信息为准。
【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/NCT07880145
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:哮喘(诊断)。哮喘是儿童常见的长期呼吸系统疾病。除影响呼吸外,哮喘还可能影响身体活动、运动能力、日常功能和生活质量。呼吸肌,尤其是用于吸气的肌肉,在呼吸中发挥重要作用,也可能有助于身体功能。这项随机对照研究的目的是探讨在呼吸锻炼计划中加入吸气肌训练是否能为哮喘儿童带来额外益处。该研究将使用《国际功能、残疾和健康分类》(ICF)框架评估训练效果,该框架通过考虑身体功能、活动、参与及日常生活相关方面,提供了一种理解健康的广泛方法。参与者将被随机分配到两组中的一组。两组都将进行胸廓活动度和胸廓扩张练习。此外,其中一组将接受为期8周的吸气肌训练。
在为期8周的项目前后,参与者将接受呼吸肌功能、肺功能、运动能力、自主神经功能、身体活动及生活质量的评估。本研究旨在确定吸气肌训练能否为哮喘儿童的呼吸和身体功能带来额外改善,并采用ICF框架从更全面的角度评估这些效果。
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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