气道正压治疗对老年退伍军人COPD合并阻塞性睡眠呼吸暂停(重叠综合征)临床结局的影响

该数据集来自clinicaltrials.gov,关注老年退伍军人中慢性阻塞性肺疾病(COPD)与阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)共病形成的重叠综合征(OVS)

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其他预测Sleep Apnea SyndromeObstructive Sleep ApneaCOPDOverlap SyndromeQuality of LifeNeurocognitive FunctionSleepinessElderlyPositive Airway Pressure
Impact of Positive Airway Pressure Therapy on Clinical Outcomes in Older Veterans With Chronic Obstructive Pulmonary Disease and Comorbid Obstructive Sleep Apnea (Overlap Syndrome)

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

气道正压治疗对老年退伍军人COPD合并阻塞性睡眠呼吸暂停(重叠综合征)临床结局的影响

该数据集来自clinicaltrials.gov,关注老年退伍军人中慢性阻塞性肺疾病(COPD)与阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)共病形成的重叠综合征(OVS)。源站描述指出,目前尚无关于PAP治疗对OVS患者睡眠障碍、认知功能和生活质量影响的研究。研究假设在中重度OVS患者中,PAP治疗可有效缓解嗜睡、睡眠障碍和认知缺陷,从而改善生活质量。PAP包括持续气道正压(CPAP)或无创正压通气(NIPPV)。研究目标为比较PAP治疗与保守治疗在减轻日间嗜睡、改善睡眠质量和生活质量方面的效果,并探索CPAP是否非劣于NIPPV(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:睡眠呼吸暂停综合征、阻塞性睡眠呼吸暂停、COPD、重叠综合征、生活质量、神经认知功能、嗜睡、老年人。目前尚无关于PAP治疗对OVS患者睡眠障碍、认知功能和生活质量影响的研究。研究者的理由是,在中重度OVS患者中,PAP治疗将有效缓解嗜睡、睡眠障碍和认知缺陷,从而改善生活质量。“PAP”包括持续气道正压(CPAP)或无创正压通气(NIPPV)。目标:具体而言,研究者将研究PAP治疗与保守治疗相比,在减少老年退伍军人OVS患者日间嗜睡、改善睡眠质量和生活质量方面的有效性。研究者还将探索CPAP是否非劣于无创正压

【主题与分类】

主题标签:Sleep Apnea Syndrome、Obstructive Sleep Apnea、COPD、Overlap Syndrome、Quality of Life、Neurocognitive Function、Sleepiness、Elderly、Positive Airway Pressure。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04179981

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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

条件:睡眠呼吸暂停综合征、阻塞性睡眠呼吸暂停、慢性阻塞性肺疾病、重叠综合征、生活质量、神经认知功能、嗜睡、老年人。目前尚无关于PAP治疗对OVS患者睡眠障碍、认知功能和生活质量影响的研究。研究者的理由是,在中重度OVS患者中,PAP治疗将有效缓解嗜睡、睡眠障碍和认知缺陷,从而改善生活质量。“PAP”包括持续气道正压通气(CPAP)或无创正压通气(NIPPV)。目标:具体而言,研究者将研究PAP治疗与保守治疗相比,在减少老年OVS退伍军人日间嗜睡、改善睡眠质量和生活质量方面的有效性。研究者还将探讨在减少老年OVS退伍军人日间嗜睡、睡眠障碍和神经认知功能障碍以及改善生活质量方面,CPAP是否不劣于无创正压通气(NIPPV)。

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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