丁螺环酮作为复发性中枢性呼吸暂停潜在治疗的研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00746954

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数据说明

条件：中枢性呼吸暂停、心力衰竭。假设丁螺环酮是一种安全、有效的药物，可减少心力衰竭背景下反复发生的中枢性呼吸暂停和呼吸不规则。次要假设是其效应与乙酰唑胺相似。研究设计：将开展一项单剂量双盲交叉研究，比较丁螺环酮与安慰剂及乙酰唑胺，以确定活性药物是否改变心力衰竭患者反复发生的中枢性呼吸暂停和低通气次数和/或严重程度（AHI）。AHI是主要结局变量。在本研究的初始阶段，我们将招募18-20名患者，以获得约15项完整研究，假设 dropout 约为20%，通过事后检验达到预设显著性水平，即药物组AHI降低30%，把握度为0.90，p=0.05。把握度估计使用Javaheri等人（2006）乙酰唑胺研究报告人群中得出的均值和标准差计算。AHI降低30%将具有意义。

Javaheri等人(2006)的研究中存在15%的脱落率，但由于我们的研究是三组比较，我们选择了略高的脱落率。这些文章中所述的脱落原因包括：病毒感染、胃肠道不适（在安慰剂或茶碱组）、对睡眠研究感到厌倦，以及希望无因终止。统计分析。将使用经Sidak校正的重复测量方差分析来比较安慰剂、丁螺环酮和乙酰唑胺研究。对于非正态分布的变量，将使用Dunn非参数检验进行多重比较。p > 0.05将被视为显著。将报告均值和标准差。这项单剂量、单夜研究被称为“丁螺环酮作为复发性睡眠呼吸暂停的潜在治疗药物I”。随机化将采用区组设计，分析将考虑区组设计。我们将招募30名患者以获得约27项完整研究，假设

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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