肺VITamin D与OmegA-3试验(lungVITAL)

源站描述指出,COPD 与肺炎是美国及全球主要死因,COPD 患病率上升且致残显著,美国约 1400 万成人患哮喘,每年因此损失约 1200 万个工作日,成人中 COPD 与哮喘常共存

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clinicaltrials
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表格COPDAsthmaPulmonary FunctionPneumonia
LungVITamin D and OmegA-3 Trial (lungVITAL)

基本信息

模态
表格
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

肺VITamin D与OmegA-3试验(lungVITAL)

lungVITAL 数据集源自 clinicaltrials.gov,聚焦循环系统疾病及其他相关领域,主题涵盖 COPD、Asthma、Pulmonary Function 与 Pneumonia。源站描述指出,COPD 与肺炎是美国及全球主要死因,COPD 患病率上升且致残显著,美国约 1400 万成人患哮喘,每年因此损失约 1200 万个工作日,成人中 COPD 与哮喘常共存。COPD 治疗选择有限,维生素 D 缺乏普遍,COPD 及其进展相关合并症可能受益于维生素 D 补充,但需严格验证;海洋 omega-3 脂肪酸与维生素 D 作用通路不同(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:COPD、Asthma、Pulmonary Function、Pneumonia。慢性阻塞性肺疾病(COPD)和肺炎是美国及全球的主要死因。COPD 也是重要的致残原因,其患病率正在上升。美国约有 1400 万成人患有哮喘,这导致美国每年约 1200 万个工作日损失。在成人中,COPD 和哮喘常共存。COPD 的治疗选择有限,且维生素 D 缺乏的患病率高。COPD 肺病(COPD、哮喘、气流阻塞)以及大多数导致 COPD 进展的 COPD 附加合并症(例如呼吸道感染/肺炎、肌无力、心力衰竭)可能受益于维生素 D 补充治疗,但这需要严格测试。海洋 omega-3 脂肪酸通过不同于维生素 D 的通路发挥作用,以影响 inflam

【主题与分类】

主题标签:COPD、Asthma、Pulmonary Function、Pneumonia。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01728571

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01728571

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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

疾病范围:慢性阻塞性肺疾病、哮喘、肺功能、肺炎。慢性阻塞性肺疾病和肺炎是美国及全球的主要死因。慢性阻塞性肺疾病也是导致残疾的重要原因,其患病率正在上升。美国约有1400万成年人患有哮喘,每年因此损失约1200万个工作日。在成年人中,慢性阻塞性肺疾病和哮喘常并存。慢性阻塞性肺疾病的治疗选择有限,且维生素D缺乏的患病率较高。慢性阻塞性肺疾病(包括慢性阻塞性肺疾病、哮喘、气流阻塞)以及大多数导致慢性阻塞性肺疾病进展的合并症(如呼吸道感染/肺炎、肌无力、心力衰竭)可能受益于维生素D补充治疗,但这需要严格的试验验证。海洋欧米伽-3脂肪酸通过不同于维生素D的途径影响炎症。观察性研究和临床试验表明,食用鱼类和/或鱼油可能对慢性阻塞性肺疾病、哮喘或肺炎具有保护作用,但数据并不一致。

因此,迫切需要进行临床试验,以评估维生素D和鱼油补充对COPD和哮喘急性发作、气流阻塞及肺功能下降,以及肺炎风险的潜在益处或风险。Lung VITAL的主要关注结果是COPD急性发作、气流阻塞和肺功能下降,以及肺炎。哮喘急性发作和哮喘控制为次要结果。第三目标在于评估干预效果是否因基线饮食摄入或基线血液营养素水平而异。根据主要结果,Lung VITAL将在VITAL(NCT 01169259)的所有参与者中开展,或在接受详细呼吸问卷和/或肺功能测试的VITAL人群子集中进行。

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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