Asthma Link 有效性试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为儿童哮喘,属于呼吸系统疾病分类。源站描述聚焦儿童哮喘的高疾病负担,指出用药不依从是主要原因且对少数族裔儿童影响更大,并介绍研究团队开发的 Asthma Link 模型,通过儿科诊所、学校和家庭合作实施学校监督哮喘治疗

University of Massachusetts, WorcesterUniversity of Massachusetts, Worcester
clinicaltrials
浏览 7
其他Childhood Asthma
Asthma Link Effectiveness Trial

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

Asthma Link 有效性试验

Asthma Link Effectiveness Trial 是一个以儿童哮喘为主题的数据集条目,归类于呼吸系统疾病下的哮喘类别,其信息来源为 clinicaltrials.gov。该数据集围绕儿童哮喘这一极为常见的慢性疾病展开,关注其带来的显著疾病负担。源站描述指出,儿童哮喘的疾病负担在很大程度上源于用药不依从,而疾病负担与用药不依从对少数族裔儿童的影响尤为突出。为应对这一问题,研究团队开发了名为 Asthma Link 的新模型,通过儿科诊所、学校与家庭三方合作来实施学校监督哮喘治疗。该数据集的主题标签为 Childhood Asthma,整体聚焦于学校监督哮喘治疗模式在真实实践中的效果评估。

【数据集背景】

哮喘是儿童期极为常见的慢性疾病,具有显著的疾病负担。源站描述强调,儿童哮喘的疾病负担大部分由用药不依从造成,而且疾病负担与用药不依从对少数族裔儿童的影响不成比例地更大。学校监督哮喘治疗能够确保儿童每天在学校接受预防性哮喘药物,并已在改善用药依从性和哮喘健康结局方面显示出效果,尤其是在低收入和种族/族裔少数儿童群体中。然而,这一策略尚未在实践层面得到广泛采用,因而未能产生有意义的公共卫生影响。为弥补这一差距,研究团队开发了 Asthma Link 这一新模型,由儿科诊所、学校和家庭合作提供学校监督哮喘治疗,该干预措施依托既有基础设施开展。

【数据内容】

源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述提及研究团队开发了 Asthma Link 模型,该干预措施利用既有基础设施,但关于数据采集方式、采集时间范围、样本构成等具体信息,源站未提供。

【适用场景】

基于源站描述,该数据集主题涉及儿童哮喘的用药依从性与健康结局,以及学校监督哮喘治疗模式的实践推广问题,可用于关注儿童哮喘疾病负担、用药不依从特别是少数族裔儿童群体健康差异,以及儿科诊所、学校与家庭协作干预模式的研究情境。其他具体适用场景源站未提供。

【使用方法】

源站未提供。

【质量与限制】

源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供。

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

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/NCT06388460

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

条件:儿童哮喘。哮喘是儿童期极为常见的慢性疾病,发病率显著。儿童哮喘的疾病负担主要源于用药依从性不佳,且疾病负担和用药不依从对少数族裔儿童的影响尤为严重。学校监督下的哮喘治疗确保儿童每天在学校接受预防性哮喘药物,并已证明在改善用药依从性和哮喘健康结局方面有效,尤其是在低收入和种族/族裔少数儿童中。然而,该策略尚未在实践中广泛采用以产生有意义的公共卫生影响。为弥补这一差距,研究团队开发了一种新模式——Asthma Link,该模式联合儿科诊所、学校和家庭共同实施学校监督下的哮喘治疗。该干预措施依托现有基础设施,运营所需资源极少,增强了在真实世界环境中的可持续性。Asthma Link的试点试验显示,与强化常规护理条件相比,哮喘症状得到改善,尤其是在低收入、黑人和拉丁裔儿童中,并证明了试验的可行性。

此外,研究团队利用来自多元化、多层次社区利益相关者的意见,严格地将该干预措施调整至适用于真实世界环境。这项14个中心的整群随机对照试验将确定Asthma Link相较于强化常规照护在改善控制不佳的学龄期哮喘儿童哮喘健康结局方面的有效性。研究者的核心假设是:与强化常规照护组的儿童相比,Asthma Link组的儿童在6个月时哮喘控制测试评分更高,且在12个月时改善得以维持。次要假设是:与对照组儿童相比,Asthma Link组的儿童吸入性糖皮质激素依从性和生活质量评分更高,哮喘急性发作、缺课和父母误工天数更低。

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。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案