动机增强干预用于急性失代偿性心力衰竭与OSA
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为急性失代偿性心力衰竭合并阻塞性睡眠呼吸暂停患者的动机增强干预与 PAP 依从性

基本信息
资源简介
动机增强干预用于急性失代偿性心力衰竭与OSA
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为急性失代偿性心力衰竭合并阻塞性睡眠呼吸暂停患者的动机增强干预与 PAP 依从性。源站描述涉及住院睡眠检测流程:高危心衰患者接受由睡眠实验室技师设置的 Type III 睡眠检测(Nihon Kohden®),住院睡眠服务配有临床护士进行 CPAP 教育、设置及出院后睡眠护理协助,必要时出院后 1-2 周安排滴定研究,所有住院睡眠研究由三名注册多导睡眠图技师评分并由主要医生审核定稿,研究协调员与医生将接触 REI>5 且符合 Epic® 筛查资格者讨论睡眠研究结果。可用于心力衰竭与睡眠呼吸暂停相关临床研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:急性失代偿性心力衰竭、阻塞性睡眠呼吸暂停、动机增强、PAP 依从性。作为我们住院睡眠检测项目的一部分,高危 HF 患者接受由睡眠实验室技师设置的 Type III 睡眠检测(Nihon Kohden®)。我们的住院睡眠服务还配有一名临床护士,负责对患者进行 CPAP 教育、设置并协助出院后睡眠护理。如果需要滴定研究,通常在出院后 1-2 周安排。所有住院睡眠研究由三名注册多导睡眠图技师评分,我作为主导住院服务的主要医生审核并最终确定这些研究(当前临床流程,将为本临床试验增强)。一名研究协调员和我将接触那些 REI>5 且符合 Epic® 筛查资格者,讨论睡眠研究结果,conf
【主题与分类】
主题标签:Acute Decompensated Heart Failure、Obstructive Sleep Apnea、Motivational Enhancement、PAP Adherence。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04752462
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04752462
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:急性失代偿性心力衰竭、阻塞性睡眠呼吸暂停、动机增强、PAP依从性。作为我们住院睡眠检测项目的一部分,高风险心力衰竭患者接受由睡眠实验室技术人员设置的III型睡眠检测(日本光电®)。我们的住院睡眠服务还配备一名临床护士,负责对患者进行CPAP教育、设置,并协助出院后的睡眠护理。如需进行滴定研究,通常在出院后1-2周安排。所有住院睡眠研究均由三名注册多导睡眠图技师评分,我负责审核并最终确定这些研究(当前临床流程由我作为主导住院服务的主治医生负责,本临床试验将对此予以加强)。一名研究协调员和我将接触那些在Epic®筛查中符合入选标准且REI>5的患者,讨论睡眠研究结果,确认资格,邀请患者参与,如有兴趣,将获取书面知情同意。知情同意:知情同意书将以通俗语言解释所有程序的性质。将强调参与是自愿的。
研究协调员和主要研究者将随时解答问题。所有活动都将遵守当地IRB和HIPPA指南。所有参与者将在出院前通过同一家居家护理健康机构获得来自两家制造商(Philips Respironics ®或ResMed ®)的Auto-CPAP设备。PAP压力将设定为5-15 cmH2O,加热湿化,并根据舒适度设置呼气压力释放。PAP设备上将连接调制解调器以远程提取依从性数据(对于无无线功能的设备则使用SD卡)。所有患者在出院前都将接受一次标准化的20分钟PAP治疗教育课程,并由我们的临床护士建议其在每晚睡眠时使用设备。患者还将由居家护理健康机构为其适配面罩。如果参与者出现面罩或压力不耐受问题,将直接向其提供我们研究协调员的电话号码。所有基线问卷
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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