BOFE 试验数据集：去标识化患者级纵向结局与成本数据
来自意大利西西里岛 BOFE 随机对照试验的去标识化、清洗后患者级纵向数据集，该试验针对成人哮喘或 COPD 患者开展社区药师主导的干预
基本信息
资源简介
BOFE 试验数据集：去标识化患者级纵向结局与成本数据
Better Outcomes for Everybody（BOFE）试验数据集是一份去标识化、清洗后的患者级纵向数据资源，来源于在意大利西西里岛开展的 BOFE 随机对照试验。该试验聚焦成人哮喘或 COPD 患者，评估由社区药师主导的干预措施。数据集收录了疾病控制结局、EQ-5D-5L 评分以及医疗成本汇总信息，覆盖基线、3 个月、6 个月、9 个月和 12 个月多个时间点，可用于可重复的有效性与成本效果分析。数据集由 University of Oxford 相关人员于 2025 年发布，属于呼吸系统疾病 / 哮喘分类下的数据资源，适合关注哮喘与 COPD 管理、药学干预评价及卫生经济学研究的用户使用。
【数据集背景】
该数据集来自 BOFE 随机对照试验，试验全称为 Better Outcomes for Everybody。试验对象为意大利西西里岛的成人哮喘或 COPD 患者，干预方式为社区药师主导的干预。数据集为去标识化、清洗后的患者级纵向数据，旨在支持可重复的有效性与成本效果分析。发布机构为 University of Oxford，发布时间为 2025 年。数据来源站为 doi.org。
【数据内容】
数据集包含疾病控制结局、EQ-5D-5L 评分以及医疗成本汇总信息。数据覆盖基线、3 个月、6 个月、9 个月和 12 个月共五个时间点，属于患者级纵向数据。数据已经过去标识化和清洗处理。除上述内容外，源站未提供更细粒度的变量列表、样本量、分组规模或具体指标定义。
【采集与来源】
数据采集自意大利西西里岛开展的 BOFE 随机对照试验，研究对象为成人哮喘或 COPD 患者，干预由社区药师主导。数据集来源于 doi.org。作者包括 Phillips, Ethan、Prieto Sepulveda, Lydia、Tsiachristas, Apostolos、Manfrin, Andrea。机构为 University of Oxford。发布时间为 2025 年。除上述信息外，源站未提供具体招募流程、随访方式、数据采集工具或伦理审批细节。
【适用场景】
该数据集适用于可重复的有效性分析和成本效果分析，尤其适合围绕成人哮喘或 COPD 患者、社区药师主导干预、疾病控制结局、健康相关生活质量以及医疗成本展开研究。由于包含基线至 12 个月的多个时间点，可用于纵向结局变化和成本汇总分析。源站未提供其他具体适用场景或分析示例。
【使用方法】
源站未提供具体使用方法、数据格式、访问方式、变量说明、分析代码或操作步骤。用户需依据来源站 doi.org 的说明获取和使用数据。
【质量与限制】
数据已经过去标识化和清洗，属于患者级纵向数据。源站未提供样本量、缺失值处理、偏倚评估、外部验证、泛化能力或统计功效等质量与限制信息。使用时应以来源站发布的信息为准。
【引用与许可】
作者为 Phillips, Ethan、Prieto Sepulveda, Lydia、Tsiachristas, Apostolos、Manfrin, Andrea，机构为 University of Oxford，发布时间为 2025 年，来源站为 doi.org。源站未提供具体引用格式、许可条款、使用限制或数据共享协议。
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://doi.org/10.5287/ora-rjkzjgg4k
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
来自意大利西西里岛一项社区药师主导的成人哮喘或COPD干预随机对照试验（BOFE）的匿名化、清洗后患者层面纵向数据集。数据包含基线、3、6、9和12个月时间点的疾病控制结局、EQ-5D-5L评分和医疗费用汇总，可用于可重复的有效性和成本效果分析。
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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