遵循DASH饮食模式对未控制哮喘生活质量、临床结局及机制的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦呼吸系统疾病中的哮喘,研究在未控制哮喘人群中遵循DASH饮食模式对生活质量、临床结局及机制的影响

University of Illinois at ChicagoUniversity of Illinois at Chicago
clinicaltrials
浏览 9
表格分类Asthma
Addressing Quality of Life, Clinical Outcomes, and Mechanisms in Uncontrolled Asthma Following the DASH Dietary Pattern

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

遵循DASH饮食模式对未控制哮喘生活质量、临床结局及机制的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦呼吸系统疾病中的哮喘,研究在未控制哮喘人群中遵循DASH饮食模式对生活质量、临床结局及机制的影响。约320名完全符合条件的研究对象将被随机分配到A组或B组,接受为期一年的两种哮喘护理项目之一,两者均提供哮喘与健康知识教育,包含3次个人会话、8次小组会话和11次电话咨询;其中一组另由注册营养师提供USDA推荐DASH饮食的营养咨询。数据可用于哮喘饮食干预、临床结局与生活质量相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:哮喘。大约320名被确定完全符合条件的研究对象将被随机分配(偶然分配,如同掷硬币)参加干预A组或B组,您将接受2种哮喘护理项目中的1种。两种哮喘护理项目均为期一年,并提供有关哮喘和健康的患者教育。在两种哮喘护理项目中,您都将获得基于事实的哮喘和健康患者信息。此外,在其中一个项目中,注册营养师还将提供关于如何遵循USDA推荐的DASH饮食的营养咨询。两种哮喘护理项目均提供3次个人会话、8次小组会话和11次电话咨询。您的第一次个人会话将由ALOHA团队的一名经过培训的健康教练面对面进行。其余2次个人会话将根据您和您的教练的决定,以面对面或远程方式进行。

【主题与分类】

主题标签:Asthma。本站分类:呼吸系统疾病/哮喘。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05251402

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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:哮喘。大约320名被确定完全符合资格的研究对象将被随机分配(随机方式,如同掷硬币)参加干预A组或B组,您将接受2种哮喘护理项目中的1种。两种哮喘护理项目均为期一年,并提供有关哮喘和健康的患者教育。在两种哮喘护理项目中,您都将获得基于事实的哮喘和健康患者信息。此外,在其中一个项目中,注册营养师还将提供关于如何遵循美国农业部推荐的DASH饮食的营养咨询。两种哮喘护理项目均提供3次个人会面、8次小组会面和11次电话咨询。您的第一次个人会面将与ALOHA团队的一名经过培训的健康教练面对面进行。其余2次个人会面将根据您和教练的决定,以面对面或远程方式进行。您还将面对面参加前2次(共8次)小组会面,以与您的教练和小组中的同伴参与者建立联系。随后,您和您的教练将决定您应以面对面还是远程方式参加其余小组会面。

您的ALOHA健康教练将通过电话为您提供持续支持,直至您完成为期1年的项目。UIC研究访视:无论您属于哪个哮喘护理组,所有参与者都需在接下来的一年内前往UIC研究地点4次,分别是初始访视、第3个月、第6个月以及最后的第一年访视。在初始和最终访视时,您将与ALOHA研究协调员会面2小时,在第3个月和第6个月时会面1小时。每次访视前,您需要完成关于健康状况的在线调查以及关于饮食的电话访谈。每次访视时,您将完成一项呼吸测试、抽血、体格检查,并回答有关您的哮喘、饮食和运动习惯、哮喘药物及膳食补充剂使用情况的问题。

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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