全身关节过度活动中的核心肌耐力、上肢肌力、握力与手眼协调

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05896722

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数据说明

条件：关节过度活动、关节、肌肉无力、协调性缺乏。许多人可能有不止一个过度活动的关节，当满足某些条件时，这种称为全身性关节过度活动（GJH）的状况并无害处。近年来，关节过度活动障碍的分类范围已发生变化，从无症状的GJH到多系统受累且伴疼痛的过度活动型埃勒斯-丹洛斯综合征。Beighton标准最常用于诊断关节过度活动。Beighton评分是一种简便的评分方法，通过完成五个动作进行评分，总分共九分。如果其中四个动作呈阳性，则认为患者存在关节过度活动。大量研究将关节过度活动与软组织损伤、疼痛、关节不稳、软组织强度下降、创伤性损伤频率增加以及与疼痛相关的活动减少等情况相关联。该研究设计为横断面描述性比较研究。

本研究旨在更好地理解全身关节过度活动（GJH）对核心肌耐力、上肢力量、握力和协调性的影响，因此我们计划在大学学生中招募已确诊全身关节过度活动（GEH）的志愿者（根据Beighton诊断标准，关节过度活动严重程度≥4/9）。研究将纳入27名年龄在17至26岁之间、就读于Bezmialem Vakif大学健康科学学院、且根据Beighton评分达到4分及以上的学生，以及27名就读于同一学院、属于同一年龄段、无GJH的学生。研究中，在通过坐位体前屈测试评估柔韧性后，将对所有参与者进行核心肌耐力、上肢肌力、手握力、手指握力和手眼协调性测试。数据分析将使用SPSS v.20程序。所有数据将采用Kolmogorov-Smirnov检验进行分析，以确定分布特征。研究中，描述性统计（

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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