喉软化症酸性抑制治疗启动前瞻性结局研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦喉软化症合并胃食管反流婴儿的酸性抑制治疗研究。数据覆盖6个月及以下伴有吞咽困难的喉软化症患者,比较仅接受言语语言治疗评估与同时接受言语语言治疗评估和酸性抑制治疗(法莫替丁)的结局差异

基本信息
资源简介
喉软化症酸性抑制治疗启动前瞻性结局研究
该数据集英文名为 Initiation of Acid Suppression Therapy Prospective Outcomes for Laryngomalacia,来源于 clinicaltrials.gov,本站将其归类于消化系统疾病下的其他类别。数据集聚焦喉软化症合并胃食管反流婴儿的酸性抑制治疗研究,主题标签为喉软化症与胃食管反流。其核心内容围绕6个月及以下伴有吞咽困难的喉软化症患者,比较仅接受言语语言治疗评估与同时接受言语语言治疗评估和酸性抑制治疗(法莫替丁)两类人群的结局差异,旨在探讨两种处理方式在疗效上是否存在区别,并为轻中度喉软化症的治疗规范提供参考依据。
【数据集背景】
喉软化症是婴儿喘鸣最常见的原因。胃食管反流症状常伴随喉软化症出现,因此酸性抑制治疗在临床上被经验性地用于该病的管理。然而,对于轻度和中度喉软化症患者,目前尚无金标准治疗方案。基于这一背景,该研究提出假设:仅接受言语语言治疗评估的患者与同时接受言语语言治疗评估和酸性抑制治疗的患者,其结局之间不存在差异。研究希望通过比较两类处理方式的结局,帮助建立该人群的治疗指南。
【数据内容】
数据集覆盖的研究对象为6个月及以下、患有喉软化症并伴有吞咽困难的婴儿。研究涉及两类干预路径:一类仅接受言语语言治疗评估,另一类同时接受言语语言治疗评估与酸性抑制治疗,所用药物为法莫替丁。数据内容涉及对气道及吞咽相关结局的评估,源站描述提及将通过病历回顾来评估气道与吞咽方面的信息。关于具体变量字段、样本量、随访时长及结局指标的具体定义,源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov,属于临床研究注册信息。源站描述表明,研究将开展病历回顾以评估气道和吞咽相关情况。关于数据采集的具体时间范围、采集机构、数据提取流程及原始病历的覆盖范围,源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于关注婴儿喉软化症与胃食管反流管理的临床研究场景,可用于了解酸性抑制治疗在6个月及以下喉软化症伴吞咽困难患者中的应用比较思路,也可为轻中度喉软化症治疗规范的讨论提供研究背景参考。关于该数据集在其他具体研究场景中的适用性,源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法,包括数据获取方式、访问权限、分析流程及配套文档等信息均未说明。
【质量与限制】
源站描述提及研究采用病历回顾方式评估气道与吞咽结局,但关于样本量、数据完整性、缺失情况、偏倚控制及验证情况,源站未提供。该研究为注册信息层面的描述,实际数据质量与限制需以源站进一步信息为准。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04614974
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:喉软化、胃食管反流。目的:确定6个月及以下患有喉软化和吞咽困难的患儿,仅接受言语语言治疗(SLP)评估与同时接受SLP评估和抑酸治疗(AST)(法莫替丁)的患者之间是否存在结局差异。假设:仅接受SLP治疗的患者与同时接受SLP和AST治疗的患者之间结局无差异。喉软化(LM)是婴儿喘鸣最常见的原因。胃食管反流(GER)症状常见于LM背景下;因此,抑酸治疗(AST)已被经验性地用于该疾病的管理。然而,对于轻度和中度LM患者尚无金标准治疗方法,因此本研究将有助于建立治疗指南。将进行病历回顾,以评估从会诊至3个月随访预约、直至一年内气道和吞咽困难症状的改善情况。
匹兹堡气道症状评分(PASS)问卷和婴儿胃食管反流问卷(I-GERQ-R)将在就诊时和3个月随访预约时提供给家庭,以供照护者评估。随后,医生将在门诊预约时执行标准程序。柔性喉镜检查结果表将结合门诊程序填写,以获取客观数据。随后将对问卷进行评分,以确定真性GERD(评分≥16)和重度喉软化(LM)(PASS中的RED问题),这将进一步排除这些患者。I-GERQ-R共有12个问题。在PASS中,问题1和2属于GREEN类别,表示轻度LM,YELLOW表示中度LM,RED表示重度LM。在PASS问卷中,对#1或#2中任一问题回答“是”且无其他回答为轻度LM,对#3-5中至少一个回答“是”且#6-10中无任何回答为中度LM,对#6-10中任何问题回答“是”表示重度LM。PASS共有10个问题。轻度和中度LM患者将
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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