多发性肌炎或皮肌炎患者的手部功能研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,研究对象为多发性肌炎(Polymyositis)和皮肌炎(Dermatomyositis)患者,采用横断面研究设计,旨在评估患者手部功能并与健康人群及常模值进行比较,同时考察手部功能与活动表现及健康相关生活质量之间的相关性

Karolinska InstitutetKarolinska Institutet
clinicaltrials
浏览 4
表格回归PolymyositisDermatomyositis
Hand Function in Patients With Poly- or Dermatomyositis

基本信息

模态
表格
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

多发性肌炎或皮肌炎患者的手部功能研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,研究对象为多发性肌炎(Polymyositis)和皮肌炎(Dermatomyositis)患者,采用横断面研究设计,旨在评估患者手部功能并与健康人群及常模值进行比较,同时考察手部功能与活动表现及健康相关生活质量之间的相关性。手部功能通过 Grippit 测量握力、使用 EPM-ROM 量表评估手臂与手部活动度;活动表现采用 Myositis Activities Profile 测量,健康相关生活质量采用 SF-36 评估。研究假设患者手部功能较健康人群降低,且手部功能影响活动表现与健康相关生活质量。数据可用于手部功能与活动表现、生活质量关系的分析(来源 clinicaltrial。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:多发性肌炎、皮肌炎。本研究的目的是调查多发性肌炎和皮肌炎患者的手部功能,并将其与健康个体及常模值进行比较,其次研究手部功能是否与活动表现和健康相关生活质量相关。该研究为横断面研究。为评估手部功能,研究者将使用 Grippit 测量握力,并使用 EPM-ROM 量表测量手臂/手部活动度。活动表现将使用 Myositis Activities Profile 测量,健康相关生活质量将使用 SF-36 评估。研究者的假设是,与健康人群相比,患者的手部功能降低,且手部功能影响活动表现和健康相关生活质量。

【主题与分类】

主题标签:Polymyositis、Dermatomyositis。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00866125

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00866125

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

疾病:多发性肌炎、皮肌炎。本研究旨在探讨多发性肌炎和皮肌炎患者的手部功能,并将其与健康个体及正常值进行比较;其次,探讨手部功能是否与活动能力和健康相关生活质量相关。本研究为横断面研究。为评估手部功能,研究者将使用Grippit测量握力,并使用EPM-ROM量表评估手臂/手部活动度。活动能力将采用肌炎活动概况量表进行测量,健康相关生活质量将采用SF-36进行评估。研究者的假设是:与健康人群相比,患者手部功能降低,且手部功能影响活动能力和健康相关生活质量。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案