瑞典冰球联赛手部与腕部损伤追踪试验

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07031869

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

条件：注册、损伤、运动员、手部损伤、腕部损伤、预防。这项名为“瑞典职业冰球运动员手部和腕部损伤：来自瑞典冰球联盟的全国性观察性队列研究（SHL-HITT）”的全国性观察性队列研究，旨在系统描述瑞典冰球联盟（SHL）精英冰球运动员手部和腕部损伤的流行病学特征及分布情况。鉴于上肢损伤在冰球相关创伤中占相当大的比例，其中约16%涉及前臂、腕部和手部，本研究填补了文献中关于职业运动员此类损伤的发生率、性质和严重程度方面的重要空白。该研究利用自2022/23 SHL赛季以来收集的登记数据，包括详细的球员基线特征、按ICD编码分类的损伤诊断以及比赛情境数据，将采用描述性和推断性统计分析来阐明骨折和软组织损伤的模式。研究将特别重视结合球员位置和比赛情境评估损伤机制。

统计方法将包括Pearson相关分析、卡方检验，以及视情况采用的参数或非参数检验，显著性水平设定为p<0.05。本研究结果预计将为制定循证伤害预防策略和量身定制的防护干预措施提供有价值的见解，这些策略和措施旨在减轻手部和腕部损伤的负担，从而有可能提升职业冰球运动中球员的安全性和表现结果。

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。