PA-R与ACT问卷在哮喘患儿中关联准确性的数据集
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦儿童哮喘患者，探讨PA-R与ACT问卷之间关联的准确性。源站描述指出，症状频繁或严重的哮喘患儿需每日及长期药物治疗，国际指南建议根据个体需求调整用药，维持治疗患儿平均每3个月随访一次，但临床实践中常因候诊名单过长难以实现
基本信息
资源简介
PA-R与ACT问卷在哮喘患儿中关联准确性的数据集
该数据集英文名为 Accuracy of the Association Between the "PA-R" and "ACT" Questionnaires in Asthmatic Pediatric Patients，来源于 clinicaltrials.gov，归类于呼吸系统疾病 / 哮喘方向，主题标签为 Asthma in Children。数据集聚焦儿童哮喘患者群体，核心议题是探讨 PA-R 与 ACT 两种问卷之间关联的准确性。根据源站描述，症状频繁或严重的哮喘患儿需要每日及长期的药物治疗，国际指南建议依据个体需求增加或减少药物治疗；接受维持治疗的哮喘患儿平均应每 3 个月随访一次，但临床实践中常因候诊名单过长而难以实现这一随访周期。该数据集即围绕这一临床现实问题展开，涉及以结构化问卷作为替代性随访手段的相关研究信息。
【数据集背景】
儿童哮喘是一种需要长期管理的呼吸系统疾病。源站描述指出，当患儿症状频繁和/或严重时，需要每日及长期的药物治疗。国际指南建议根据个体需求增加或减少药物治疗方案。对于接受维持药物治疗的哮喘患儿，平均随访间隔应为每 3 个月一次。然而，这一随访周期在临床实践中往往难以达到，主要原因在于候诊名单过长。为应对这一挑战，一种替代方案是使用结构化问卷，由患者自行填写（若年龄在 12 岁及以上）或在父母帮助下填写（若年龄小于 12 岁）。国际哮喘指南也提出了类似建议。医生在收到问卷后（例如通过电子邮件），可以据此作出相应的管理决策并与患者沟通。该数据集正是在这一背景下，围绕 PA-R 与 ACT 问卷关联准确性这一问题而设立。
【数据内容】
该数据集的主题标签为 Asthma in Children，所属分类为呼吸系统疾病 / 哮喘。其核心内容涉及 PA-R 与 ACT 两种问卷在哮喘患儿中关联准确性的研究。源站描述提及了结构化问卷的使用方式，包括由 12 岁及以上患者自行填写、12 岁以下患者在父母帮助下填写，以及医生通过电子邮件等途径接收问卷后作出管理决策的流程。关于数据集的具体样本量、变量字段、问卷条目、评分方式等详细内容，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述说明了研究的临床背景与问卷应用方式，即在国际指南建议的随访框架下，采用结构化问卷由患者自填或父母协助填写，并通过电子邮件等方式传递给医生。关于数据采集的具体时间范围、采集地点、研究设计类型、纳入与排除标准等细节，源站未提供。
【适用场景】
基于源站描述，该数据集所涉及的内容适用于以下情境：儿童哮喘的长期药物管理与随访；在候诊名单过长、难以按每 3 个月周期完成随访的情况下，探索以结构化问卷作为替代或补充手段的可行性；评估 PA-R 与 ACT 问卷之间关联的准确性，以支持医生依据问卷结果作出管理决策。关于该数据集在其他具体场景中的适用性，源站未提供。
【使用方法】
源站描述提到，结构化问卷由 12 岁及以上患者自行填写，12 岁以下患者在父母帮助下填写；医生在收到问卷后（例如通过电子邮件）可作出适当的管理决策并告知患者。关于该数据集的具体使用方式、分析流程、统计方法或操作步骤，源站未提供。
【质量与限制】
源站描述指出了临床实践中的一项现实限制，即维持治疗患儿平均每 3 个月随访一次的要求常因候诊名单过长而难以满足，这也是采用结构化问卷的动因之一。关于该数据集本身的质量指标、完整性、偏倚控制或其它局限性，源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06844266
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：儿童哮喘。哮喘患者若症状频繁和/或严重，需要每日和长期的药物治疗。国际指南建议根据个体需求增加或减少药物治疗。平均而言，接受维持药物治疗的哮喘儿童应每3个月进行一次随访。由于候诊名单过长，这一周期在临床实践中往往难以实现。一种替代方案是使用结构化问卷，患者应自行填写（若年龄为12岁或以上）或在父母帮助下填写（若年龄小于12岁）。国际哮喘指南也提出了类似的解决方案。医生在收到问卷后（例如通过电子邮件），可以做出相应的管理决策，并再次通过电子邮件将决策告知患者。对于远程使用，该测试应具有最佳的灵敏度和特异度，否则存在低估或高估维持治疗调整需求的风险。
最常用的是哮喘控制测试（ACT），但不同研究显示其敏感性和特异性并未显著提高。例如，Tripoli等人报告，在ACT评分=25的12岁及以上儿童中，有22%患有哮喘，并且在体力活动后FEV1下降>12%。考虑到上述信息，我们考虑将ACT与体力活动评级（PA-R）相结合，后者是一份经过验证的用于测量体力活动水平的问卷。问题之一可能在于实施ACT时缺乏对患者体力活动水平的量化。通过一项干预性研究，我们的意图是评估ACT+PA-R组合（实验中的测试）与ACT（传统测试）以及与参考标准（运动前后肺量测定）相比的诊断准确性。目标是
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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