6分钟步行试验中补充氧气对慢性呼吸衰竭或运动性低氧血症的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦慢性呼吸衰竭、低氧血症、慢性阻塞性肺疾病(COPD)与间质性肺病患者在 6 分钟步行试验(6MWT)中补充氧气的效果

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其他回归Chronic Respiratory FailureHypoxemiaInterstitial Lung Disease
Effects of Oxygen Supplementation During the 6-Minute Walk Test in Chronic Respiratory Failure or Exertional Hypoxemia

基本信息

模态
其他
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

6分钟步行试验中补充氧气对慢性呼吸衰竭或运动性低氧血症的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦慢性呼吸衰竭、低氧血症、慢性阻塞性肺疾病(COPD)与间质性肺病患者在 6 分钟步行试验(6MWT)中补充氧气的效果。源站描述指出,补充氧气可改善 COPD 患者的急性运动表现,但其对生活质量和死亡率的长期影响尚未证实;现行指南建议治疗运动性血氧饱和度下降(SpO2<90%),但缺乏标准化滴定方案,尤其在使用 6MWT 时。该多中心交叉研究旨在描述增加治疗剂量运动性氧疗对运动表现、气体交换、心率与症状感知的影响,可用于相关分析与建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:慢性呼吸衰竭、低氧血症、慢性阻塞性肺疾病(COPD)、间质性肺疾病。尽管补充氧气可增强 COPD 患者的急性运动表现,但其对生活质量和死亡率的长期影响仍未得到证实。当前指南建议治疗运动性血氧饱和度下降(SpO2<90%),但缺乏标准化滴定方案,尤其是使用 6MWT 时,限制了临床一致性。虽然许多慢性呼吸衰竭(CRF)患者接受双水平氧疗处方(静息与运动),但尚不清楚这种方法是否能带来显著的功能获益。因此,鉴于这些考虑,本多中心交叉研究旨在描述增加治疗剂量运动性氧疗在以下方面的效果:1. 运动表现 2. 气体交换 3. 心率 4. 症状感知 5

【主题与分类】

主题标签:Chronic Respiratory Failure、Hypoxemia、Interstitial Lung Disease。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07451977

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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:慢性呼吸衰竭、低氧血症、慢性阻塞性肺疾病(COPD)、间质性肺病。尽管补充氧气可增强COPD患者的急性运动表现,但其对生活质量和死亡率的长期影响尚未得到证实。当前指南建议治疗劳力性去饱和(SpO2<90%),但缺乏标准化的滴定方案,尤其是使用6MWT时,限制了临床一致性。虽然许多慢性呼吸衰竭(CRF)患者接受双水平氧疗处方(静息与运动),但尚不清楚这种方法是否能带来显著的功能改善。因此,鉴于这些考虑,本多中心交叉研究旨在描述在因慢性呼吸疾病导致慢性呼吸衰竭和/或劳力性低氧血症、从住院康复尝试出院时入住专业肺康复中心的患者队列中,增加治疗剂量的劳力性氧疗对以下方面的影响:1. 运动表现 2. 气体交换 3. 心率 4. 症状感知 5. 主观执行轻松度。

作为次要目标,本研究还将评估不同疾病间反应的差异。本研究将在因康复而入住ICS Maugeri肺科单位的慢性呼吸系统疾病受试者中进行,并评估其是否符合纳入方案的条件。在项目获得伦理委员会批准后,出院时符合以下标准者将被纳入研究。我们将纳入3组不同的患者:A)诊断为慢性阻塞性肺疾病(COPD)伴运动性低氧血症(EH),有运动时氧疗处方,且静息呼吸室内空气时PaO2 > 60mmHg;B)诊断为慢性阻塞性肺疾病(COPD)伴慢性呼吸衰竭,有日间长期氧疗(LTOT)处方,且静息呼吸室内空气时PaO2 < 60mmHg;C)诊断为间质性肺疾病(ILD)伴慢性呼吸

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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