支气管扩张患者康复计划前后的身体能力

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦支气管扩张患者。数据覆盖康复计划前后的身体能力评估,包括按 MRC 量表评定呼吸困难、应用 SGRQ 与 CAT 问卷、按 ATS/ERS 建议进行肺量测定,并将用力肺活量和第一秒用力呼气容积与巴西人群预测值比较

University of Nove de JulhoUniversity of Nove de Julho
clinicaltrials
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表格预测Bronchiectasis
Physical Capacity in Patients With Bronchiectasis Before and After Rehabilitation Program

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

支气管扩张患者康复计划前后的身体能力

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦支气管扩张患者。数据覆盖康复计划前后的身体能力评估,包括按 MRC 量表评定呼吸困难、应用 SGRQ 与 CAT 问卷、按 ATS/ERS 建议进行肺量测定,并将用力肺活量和第一秒用力呼气容积与巴西人群预测值比较。还包含电磁制动功率自行车上的最大递增踏车试验,逐次呼吸分析气体交换与通气变量,以及递增跑台试验以测定有氧能力。可用于研究康复干预对支气管扩张患者呼吸与运动能力的影响(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:支气管扩张。所有患者将根据医学研究理事会(MRC)量表评定呼吸困难。还将应用圣乔治呼吸问卷(SGRQ)和 COPD 评估测试(CAT)。肺量测定将根据美国胸科学会/欧洲呼吸学会的建议进行。用力肺活量和第一秒用力呼气容积值将与巴西人群的预测值进行比较。最大递增功率自行车试验将在电磁制动功率自行车上进行,逐次呼吸分析气体交换和通气变量。在休息 2 分钟、然后自由轮蹬车 2 分钟后,功率(W)将以线性“斜坡”模式持续增加(1 至 20 W/min)。将进行递增跑台试验以测定有氧能力

【主题与分类】

主题标签:Bronchiectasis。本站分类:呼吸系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02208830

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    • 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。

数据说明

条件:支气管扩张症。所有患者将根据医学研究委员会(MRC)量表进行呼吸困难评级。还将应用圣乔治呼吸问卷(SGRQ)和COPD评估测试(CAT)。将按照美国胸科学会/欧洲呼吸学会的建议进行肺功能测定。用力肺活量和第一秒用力呼气量值将与巴西人群的预测值进行比较。最大递增自行车测力计试验将在电磁制动自行车测力计上进行,并逐次呼吸分析气体交换和通气变量。在休息2分钟然后自由轮骑行2分钟后,功率(W)将以线性“斜坡”模式连续增加(1至20 W/min)。将进行递增跑台试验以确定有氧训练负荷。根据基础体能水平采用改良Balke方案(总时间增量在8至12分钟之间)。递增穿梭步行试验将按照Singh等人的描述进行。

每日体力活动(DPA)将使用加速度计评估三天。将采集血样用于炎症标志物检测,以分析IL-1β、IL-6、IL-8、IL-10、TNF-α,使用R&D Systems公司的Duo Set ELISA试剂盒,按照制造商说明进行操作。将进行单次最大重复次数(1RM)的肌力测试,部位包括中三角肌(MD)、肱二头肌(BB)和股四头肌(QF)。还将评估以下动作:肩关节外展、肘关节屈曲和膝关节伸展。患者将被随机分配至肺康复或常规物理治疗项目,具体如下:肺康复:为期8周、每周两次的运动项目,包括有氧跑步机和下肢力量训练。常规项目:为期8周、每周两次的常规项目,包括:完全缓慢声门呼气

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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