肺癌筛查、烟草与健康(LSTH)试验数据

该数据集来自 NCI SCALE 协作的 LSTH 戒烟试验,纳入 818 名 50-80 岁受试者,于 2017 年 5 月至 2021 年 1 月随机分入强化组与最小干预组,分别接受 8 次与 3 次电话咨询及 8 周与 2 周尼古丁贴片

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医学影像预测Social SciencesMedicine, Health and Life Sciences
Lung Screening, Tobacco, and Health (LSTH) Trial data

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

肺癌筛查、烟草与健康(LSTH)试验数据

Lung Screening, Tobacco, and Health (LSTH) Trial data

该数据集来自 NCI SCALE 协作的 LSTH 戒烟试验,纳入 818 名 50-80 岁受试者,于 2017 年 5 月至 2021 年 1 月随机分入强化组与最小干预组,分别接受 8 次与 3 次电话咨询及 8 周与 2 周尼古丁贴片。研究在随机化后 3、6、12 个月评估生化验证与自我报告的 7 天戒断率,并用逻辑回归分析组间效应。数据可用于研究肺癌筛查场景下的戒烟干预效果及戒断预测(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):摘要 背景。通过低剂量 CT 筛查和早期疾病治疗可降低肺癌死亡率。在肺癌筛查环境中进行循证戒烟治疗可进一步降低死亡率。我们报告来自 NCI SCALE 协作的一项戒烟试验结果。方法。符合条件的患者(N=818)年龄 50-80 岁,被随机(2017 年 5 月至 2021 年 1 月)分配到强化组与最小干预组(分别为 8 次与 3 次电话咨询,加上 8 周与 2 周尼古丁贴片)。在随机化后 3、6、12 个月评估生化验证(主要)和自我报告的 7 天戒断率。逻辑回归分析评估研究分组的影响。所有统计检验均为双侧。结果。参与者报告 48.0(SD=17.2)包年,51.6% 未准备在 30 天内戒烟。自我报告的 3 个月戒烟率在强化组显著更高

【主题与分类】

主题标签:Social Sciences、Medicine, Health and Life Sciences。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A9eb6972846c8d85de8563e3856e8abc8b42d5cf3926db0c9f0c6a0bcb022840f

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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

摘要

背景。通过低剂量CT筛查和治疗早期疾病可降低肺癌死亡率。在肺部筛查环境中开展循证戒烟治疗可进一步降低死亡率。我们报告了来自NCI的SCALE协作项目的一项戒烟试验结果。

方法。符合条件的患者(N=818)年龄50-80岁,被随机分配(2017年5月至2021年1月)至强化组与最低干预组(分别为8次与3次电话咨询,外加8周与2周尼古丁贴片)。在随机化后3个月、6个月和12个月评估了生物验证(主要)和自我报告的7天戒断率。采用逻辑回归分析评估研究分组的效果。所有统计检验均为双侧检验。

结果。参与者报告吸烟量为48.0(SD=17.2)包年,51.6%未准备在30天内戒烟。强化组自我报告的3个月戒烟率显著高于最低干预组(14.3% vs. 7.9%;OR=2.00,95%置信区间[CI]=1.26,3.18)。生物验证戒断率较低,但两组间的相对差异相似(9.1% vs. 3.9%;OR=2.70,95% CI=1.44,5.08)。

与Minimal组相比,Intensive组在以下人群中更为有效:尼古丁依赖程度较高者(OR=3.47,95% CI=1.55,7.76)、筛查结果正常者(OR=2.58,95% CI=1.32,5.03)、咨询参与度高者(OR=3.03,95% CI=1.50,6.14)以及使用贴片者(OR=2.81,95% CI=1.39,5.68)。在6个月(OR=1.2,95% CI=0.68,2.11)或12个月(OR=1.4,95% CI=0.82,2.42)时,两组之间的戒烟率无显著差异。结论:在肺部筛查的同时提供强化电话咨询和尼古丁替代治疗是提高短期戒烟率的有效策略。仍需探索维持短期效果的方法。即使戒烟率不高,将戒烟治疗整合到肺部筛查项目中仍可能对烟草相关死亡率产生重大影响。

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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