慢性阻塞性肺疾病急性加重期呼吸道合胞病毒感染:RECODE 研究

RECODE 研究是一项来自 clinicaltrials.gov 的观察性研究数据集,聚焦慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者在呼吸道合胞病毒(RSV)流行季(10月至次年4月)发生急性加重时的 RSV 感染情况

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其他预测Respiratory Synctial VirusCOPDExacerbation of COPD
Respiratory Syncytial Virus Infection In Exacerbations of Chronic Obstructive Pulmonary Diasease: The RECODE Study

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

慢性阻塞性肺疾病急性加重期呼吸道合胞病毒感染:RECODE 研究

RECODE 研究是一项来自 clinicaltrials.gov 的观察性研究数据集,聚焦慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者在呼吸道合胞病毒(RSV)流行季(10月至次年4月)发生急性加重时的 RSV 感染情况。数据覆盖 RSV 感染与未感染患者的对比,可用于评估 RSV 感染在 COPD 急性加重患者中的患病率,并分析其与住院、住院时间延长、急性心血管事件及死亡等临床结局的关联,为呼吸道感染与慢性肺病加重的临床研究提供支持(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:呼吸道合胞病毒、COPD、慢性阻塞性肺疾病(COPD)、COPD 急性加重。本观察性研究的目标是确定呼吸道合胞病毒(RSV)感染的患病率,并评估其在 RSV 流行季(10月至4月)发生急性加重的慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者中与临床结局的关联。其主要旨在回答的问题是: 在 RSV 流行季,COPD 急性加重患者中 RSV 感染的患病率是多少? RSV 感染是否会导致 COPD 急性加重患者出现更差的临床结局,包括住院、住院时间延长、急性心血管事件和/或死亡?研究人员将比较 RSV 感染患者与未感染 RSV 的患者,以观察 RSV 感染是否会导致更差的临床结局,例如增加

【主题与分类】

主题标签:Respiratory Synctial Virus、COPD、Exacerbation of COPD。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06735612

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数据说明

疾病:呼吸道合胞病毒、慢性阻塞性肺疾病、慢性阻塞性肺疾病(COPD)、COPD急性加重。这项观察性研究的目标是确定呼吸道合胞病毒(RSV)感染的患病率,并评估其与在RSV流行季(10月至4月)期间发生急性加重的慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者临床结局之间的关联。该研究旨在回答的主要问题是:* 在RSV流行季期间,COPD急性加重患者中RSV感染的患病率是多少?* RSV感染是否会导致COPD急性加重患者更差的临床结局,包括住院、住院时间延长、急性心血管事件和/或死亡?研究人员将比较RSV感染患者与未感染RSV的患者,以了解RSV感染是否会导致更差的临床结局,例如住院增加、住院时间延长、心血管事件或死亡。参与者将:* 为因呼吸症状急性加重而到急诊科或日间医院就诊的、诊断为COPD的成人。

  • 按照COPD急性加重的标准临床护理接受治疗,包括长效支气管扩张剂和吸入性皮质类固醇,并可能在住院期间完成医生开具的抗生素和/或口服皮质类固醇疗程。
  • 作为临床常规的一部分,接受RSV感染的诊断检测,以确定在急性加重期间是否存在该病毒。
  • 对临床结局进行监测,包括住院率、住院时间、任何急性心血管事件,以及急性加重期间的死亡率。
  • 提供相关的人口统计学和临床数据,包括病史、COPD严重程度、合并症和既往急性加重事件。

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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