上肢截肢者社会与职业重返改善方案研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦上肢截肢(含创伤性上臂、前臂及腕部截肢)与伤口损伤人群,用于研究一套解决方案对社会与职业重返的改善效果

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clinicaltrials
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文本Amputation; Traumatic, Arm, UpperAmputation; Traumatic, Arm: ForearmWounds and Injuries
Study of the Social and Professional Reintegration Improvements Using a Set of Solutions for Upper Limb Amputation

基本信息

模态
文本
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

上肢截肢者社会与职业重返改善方案研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦上肢截肢(含创伤性上臂、前臂及腕部截肢)与伤口损伤人群,用于研究一套解决方案对社会与职业重返的改善效果。源站描述提及 ORTHOPUS 面向中低收入国家提供假肢等辅助技术,并引用 WHO 数据说明全球辅助技术可及性缺口。数据可用于截肢康复、辅助技术可及性与社会职业重返相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:截肢;创伤性、手臂、上肢,截肢;创伤性、手臂:前臂,截肢;创伤性、手、腕部,伤口与损伤。背景 ORTHOPUS 是一家法国私营公司,成立于 2018 年,使命是增加假肢护理等辅助技术的可及性。ORTHOPUS 将其行动重点放在中低收入国家,其模式混合了社会影响(开源、节俭创新、公平定价)与欧洲医疗质量(CE 标志)。如今,超过 10 亿人需要至少一种形式的辅助技术(AT),但超过 9 亿人(90%)无法获得他们所需的 AT。根据 WHO“辅助技术事实表 2018 年 5 月 18 日”,需要 AT 的人数预计到 2050 年将增长到超过 20 亿人。其中 80% 的人生活在低收入或中等收入国家(LMIC)。根据世界卫

【主题与分类】

主题标签:Amputation; Traumatic, Arm, Upper、Wounds and Injuries。本站分类:损伤、中毒及外因。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04803253

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    • 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

条件:截肢;创伤性,上肢,截肢;创伤性,臂:前臂,截肢;创伤性,手,腕部水平,伤口和损伤。背景 ORTHOPUS是一家法国私营公司,成立于2018年,其使命是增加获得辅助技术(如假肢护理)的机会。ORTHOPUS将其行动重点放在低收入和中等收入国家,其模式融合了社会影响(开源、节俭创新、公平定价)和欧洲医疗质量(CE标志)。如今,超过10亿人需要至少一种形式的辅助技术(AT),但超过9亿人(90%)无法获得他们所需的辅助技术。根据世界卫生组织“辅助技术情况说明书2018年5月18日”,需要辅助技术的人数预计到2050年将增长到20亿以上。其中80%的人生活在低收入或中等收入国家(LMIC)。根据世界卫生组织的估计,0.5%的人口需要这些服务,联合国的一份报告强调,尼泊尔0.7%的人口身体残疾——尼泊尔:残疾人口2011,(UNRCHCO,2011)。

假肢与矫形器(P&O)服务是康复服务的子集,2019年国家卫生政策已将康复确定为核心卫生服务。与拐杖和助行器等其他辅助产品相比,尼泊尔的P&O服务极为稀缺,尽管由于非传染性疾病和道路交通伤害患病率不断上升,其需求正日益增长。《尼泊尔残疾人生活状况报告》(SINTEF,2015)强调,73%的残疾人无法获得辅助器具。据世界卫生组织称,卫生政策失败、产品价格过高、供应困难以及卫生人员培训不足是造成这一问题的4个原因。ORTHOPUS的基本原理目标是解决世界卫生组织强调的部分问题:* 为解决中低收入国家产品相关问题,ORTHOPUS提出基于节俭创新理念设计创新解决方案,以适中价格提供优质假肢解决方案*

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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