物理治疗干预对NICU收治婴儿运动发育迟缓的影响

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕一项随机对照试验,评估物理治疗干预对Neonatal Intensive Care Unit(NICU)收治婴儿运动功能及运动发育迟缓严重程度的疗效

Shirley Ryan AbilityLabShirley Ryan AbilityLab
clinicaltrials
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表格分类Motor DelayPremature BirthIntraventricular HemorrhageHypoxic-Ischemic EncephalopathyBronchopulmonary Dysplasia
Effects of a Physical Therapy Intervention on Motor Delay in Infants Admitted to a Neonatal Intensive Care Unit

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

物理治疗干预对NICU收治婴儿运动发育迟缓的影响

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕一项随机对照试验,评估物理治疗干预对Neonatal Intensive Care Unit(NICU)收治婴儿运动功能及运动发育迟缓严重程度的疗效。覆盖人群涉及Motor Delay、Premature Birth、Intraventricular Hemorrhage、Hypoxic-Ischemic Encephalopathy、Bronchopulmonary Dysplasia等状况。干预基于主动学习、照护者参与、环境丰富、优势视角和剂量五项原则,入组后随机分为干预组或标准照护组,干预尽早于NICU开始并持续至矫正年龄12个月,干预组在标准物理治疗外每周最多接受两次治疗。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:Motor Delay、Premature Birth、Intraventricular Hemorrhage、Hypoxic-Ischemic Encephalopathy、Bronchopulmonary Dysplasia。研究者将开展一项随机对照试验,以评估物理治疗干预在改善Neonatal Intensive Care Unit(NICU)收治婴儿运动功能及降低运动发育迟缓严重程度方面的疗效。该干预基于五项原则:主动学习、照护者参与、环境丰富、优势视角和剂量。入组后,婴儿将被随机分配到干预组或标准照护组。干预将尽早开始(在NICU中)并持续至矫正年龄12个月。干预组婴儿除接受标准照护物理治疗外,还将每周最多接受两次治疗师访视。照护者将被要求与

【主题与分类】

主题标签:Motor Delay、Premature Birth、Intraventricular Hemorrhage、Hypoxic-Ischemic Encephalopathy、Bronchopulmonary Dysplasia。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05568264

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:运动发育迟缓、早产、脑室内出血、缺氧缺血性脑病、支气管肺发育不良。研究者将开展一项随机对照试验,以评估物理治疗干预在改善新生儿重症监护病房(NICU)收治婴儿的运动功能及降低运动发育迟缓严重程度方面的疗效。该干预基于五项原则:主动学习、照护者参与、环境丰富化、优势为本的方法和剂量。入组后,婴儿将被随机分配至干预组或标准照护组。干预将尽早开始(在NICU中),并持续至矫正年龄12个月。干预组的婴儿除接受标准照护物理治疗外,还将每周接受最多两次治疗师访视。照护者将被要求与婴儿一起进行治疗师提供的活动。治疗师将提供资源,以支持照护者与孩子一起进行这些活动,照护者将被要求全天尽可能多地完成这些活动。

治疗师将与照护者合作,确定将活动融入其日常生活的办法。本研究中的所有婴儿均有资格接受其医疗团队推荐或开具的任何服务,所有家庭均可不受限制地在研究之外寻求并接受治疗或医疗服务。所有入组参与者,无论分组如何,均将在规定的时点完成多组评估,直至矫正年龄12个月,并在矫正年龄18个月和24个月时进行可选评估。研究者还将要求所有照护者在整个研究期间的规定时点完成调查,以收集参与者最新情况、婴儿发育信息,并监测所接受的服务、照护者参与度和照护者福祉。照护者可能会被邀请参加焦点小组和/或半结构化访谈,以评估其对研究的看法。病历审查将

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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