比较睡眠呼吸暂停评估策略以最大化TBI康复参与和结局

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03033901

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数据说明

条件：呼吸暂停、睡眠、脑损伤、创伤性。背景与意义：对创伤性脑损伤（TBI）研究的荟萃分析发现，阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）的患病率比基于社区的研究高12倍。然而，TBI患者中的睡眠呼吸暂停在很大程度上未被诊断。鉴于睡眠对神经修复至关重要，且睡眠障碍可能延缓功能恢复并延长康复期，因此早期检测睡眠呼吸暂停至关重要（利益相关者意见）。目前，关于在急性康复环境中评估TBI患者睡眠障碍的指导极少。医疗保健研究与质量局（AHRQ）的比较效果审查强调，诊断和筛查工具的比较效果证据不足。本研究拟利用现有的TBI模型系统研究联盟（TBIMS），该联盟由卫生与公众服务部和退伍军人事务部资助，旨在改善在六个研究站点接受住院康复治疗的TBI患者睡眠呼吸暂停的早期检测。研究目标围绕睡眠呼吸暂停分阶段检测的各个组成部分展开。

研究结果将为临床医生的筛查和诊断检测决策提供依据，以促进更早识别睡眠呼吸暂停（结局），并随后开具适当的治疗。研究目标：目标一：（筛查）对于创伤性脑损伤（TBI）患者，确定2种美国睡眠医学学会（AASM）认可的筛查工具（STOPBang问卷[STOPBang]与活动记录仪[ACG]）在识别经1级多导睡眠监测（PSG）诊断为睡眠呼吸暂停高风险人群方面的比较有效性。长期目标：为临床医生选择筛查措施以确定是否存在睡眠呼吸暂停提供依据。探索性目标：在目标一中评估替代筛查工具（柏林问卷、多变量呼吸暂停预测指数[MAPI]）与1级PSG的比较。目标二：（诊断）本研究将确定3级PSG在确定

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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