个体化步数目标对COPD患者体力活动影响的随机研究
该数据集来自search.dataone.org,对应一项名为INTAR-Step的随机平行组开放标签研究,评估为COPD患者提供个体化步数目标6个月后对体力活动的影响

基本信息
资源简介
个体化步数目标对COPD患者体力活动影响的随机研究
Effects of individualized step targets on physical activity in COPD. A randomized study
该数据集来自search.dataone.org,对应一项名为INTAR-Step的随机平行组开放标签研究,评估为COPD患者提供个体化步数目标6个月后对体力活动的影响。研究比较目标提供组与常规护理组在达标比例、体力活动参数及myokine变化上的差异,共分析73例患者(干预组38例、对照组35例)。数据主题涉及目标设定、GDF-15、myokine、行为改变和加速度计,可用于分析个体化目标设定与COPD患者体力活动及生物标志物变化的关系(来源 DataONE,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:改善体力活动(PA)对慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者很重要。目标设定可能是一种可行措施;然而,其效果无法维持超过6个月。目的:我们评估了提供个体化步数目标(可反映每位患者的疾病状况)对COPD患者6个月后PA的影响。方法:我们开展了一项随机平行组、开放标签研究(INTAR-Step研究),比较目标提供组(Interv)与常规护理组(Cont),并调查了达到目标受试者比例的差异以及PA参数和myokine变化的差异。结果:共分析73例患者(Interv,n=38;Cont,n=35)。Interv组中达到目标的受试者比例未显示出显著
【主题与分类】
主题标签:goal setting、GDF-15、myokine、behavior modification、accelerometer。本站分类:呼吸系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A12882a8eb6c4ead098d9a63d8ac2bfc52e6c42632f9e3280b5f602d832042a37
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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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
背景:改善身体活动(PA)对慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者很重要。目标设定可能是一种可行措施;然而,其效果无法维持超过6个月。目的:我们评估了提供个体化步数目标(可反映每位患者的疾病状况)对COPD患者6个月后PA的影响。方法:我们开展了一项随机平行组、开放标签研究(INTAR-Step研究),比较目标提供组(Interv)与常规护理组(Cont),并调查达到目标受试者比例的差异以及PA参数和肌因子变化的差异。结果:共分析73例患者(Interv组,n=38;Cont组,n=35)。Interv组达到目标的受试者比例相对于Cont组未显示显著增加(p=0.157)。实际步数值相对于……的百分比,招募在5家机构进行,包括Osaka Metropolitan University、Saga University、Yamaguchi University、Wakayama Medical University和NHO Wakayama Hospital。
所有参与者均获得了书面知情同意。# 个体化步数目标对COPD患者身体活动的影响。一项随机研究 https://doi.org/10.5061/dryad.v41ns1s6c ## 数据和文件结构说明 在获得知情同意后(访视1;第–8周,允许在第–20周至第–4周之间进行),参与者需测量患者人口学特征、支气管舒张后肺功能、患者报告结局指标(PROMs)、血清肌因子、身体成分、胸部计算机断层扫描(CT)、经皮晚期糖基化终产物(AGEs),并使用加速度计记录身体活动(PA),同时记录日记2周。访视1后八周,参与者被随机分配至干预(Interv)组或c
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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