药师主导的干预以提高吸入器可及性并减少再入院(PILLAR)

研究评估药师主导的福利调查与临床实践指南应用对患者吸入器可及性以及再入院或急诊就诊时间的影响。数据覆盖呼吸系统疾病中的哮喘与 COPD 人群,可用于分析药师干预与吸入器获取、医疗资源使用之间的关系,支持再入院或急诊就诊时间的预测建模及相关临床结局研究(来源 clinicaltrials.gov)

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clinicaltrials
浏览 17
表格预测COPDAsthma
A Pharmacist-Led Intervention to Increase Inhaler Access and Reduce Hospital Readmissions (PILLAR)

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

药师主导的干预以提高吸入器可及性并减少再入院(PILLAR)

PILLAR 数据集全称为“A Pharmacist-Led Intervention to Increase Inhaler Access and Reduce Hospital Readmissions”,来源于 clinicaltrials.gov,本站归类于呼吸系统疾病下的哮喘方向。该数据集围绕药师主导的干预措施展开,核心目标是评估药师开展的福利调查以及临床实践指南应用,对患者吸入器可及性以及再入院或急诊就诊时间所产生的影响。研究覆盖 COPD 与哮喘两类呼吸系统疾病人群,主题标签包括 COPD 和 Asthma。整体而言,该数据集可用于分析药师干预与吸入器获取、医疗资源使用之间的关系,并支持再入院或急诊就诊时间的预测建模及相关临床结局研究。

【数据集背景】

该数据集对应的研究关注呼吸系统疾病患者在使用吸入器过程中面临的获取障碍与再入院风险问题。研究以药师为主导力量,通过福利调查和临床实践指南应用两种手段,试图改善患者对吸入器的可及性,并进一步观察这些干预是否影响患者再次入院或前往急诊就诊的时间。数据集聚焦于 COPD 与哮喘两类疾病人群,主题标签明确标注为 COPD 和 Asthma,本站分类将其归入呼吸系统疾病 / 哮喘。研究目标在于评估药师主导的福利调查与临床实践指南应用对患者吸入器可及性以及再入院或急诊就诊时间的影响。

【数据内容】

数据集覆盖呼吸系统疾病中的哮喘与 COPD 人群,涉及的核心变量方向包括药师主导的福利调查、临床实践指南应用、患者吸入器可及性,以及再入院或急诊就诊时间。这些内容可用于分析药师干预与吸入器获取、医疗资源使用之间的关系,并支持再入院或急诊就诊时间的预测建模及相关临床结局研究。关于具体样本量、变量字段、随访时长、数据记录条数等细节,源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述中列出的疾病条件为 COPD 与 Asthma,研究目标是评估药师主导的福利调查与临床实践指南应用对患者吸入器可及性以及再入院或急诊就诊时间的影响。除上述来源信息外,关于具体采集机构、采集时间范围、采集流程、数据更新频率等,源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于呼吸系统疾病中哮喘与 COPD 相关的研究与分析场景。具体而言,可用于分析药师干预与吸入器获取、医疗资源使用之间的关系,支持再入院或急诊就诊时间的预测建模,以及相关临床结局研究。主题标签 COPD 与 Asthma 表明其适用人群集中于这两类呼吸系统疾病患者。关于其他潜在应用场景,源站未提供。

【使用方法】

源站未提供具体的使用方法说明,包括数据读取方式、字段说明、预处理步骤、建模流程或配套工具等均未在现有信息中体现。

【质量与限制】

源站未提供关于数据质量、样本代表性、缺失情况、偏倚控制或使用限制的具体说明。现有信息仅能确认该数据集来源于 clinicaltrials.gov,聚焦 COPD 与哮喘人群,并围绕药师主导的福利调查与临床实践指南应用对吸入器可及性及再入院或急诊就诊时间的影响展开研究。

【引用与许可】

源站未提供引用格式与许可条款信息。

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使用方式

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03927820

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • 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。

数据说明

条件:慢性阻塞性肺疾病、哮喘。本研究旨在评估由药师主导的福利调查及临床实践指南应用对患者获取吸入器以及再次入院或急诊就诊时间的影响。

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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