针对哮喘中功能障碍性呼吸的呼吸练习

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为针对哮喘中功能障碍性呼吸的呼吸练习。源站描述显示,丹麦约30万哮喘患者,其中20-29%存在功能障碍性呼吸(DB),可导致或加重呼吸困难

Naestved HospitalNaestved Hospital
clinicaltrials
浏览 17
表格分类Dysfunctional Breathing in Asthma
Breathing Exercises in Asthma Targeting Dysfunctional Breathing

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

针对哮喘中功能障碍性呼吸的呼吸练习

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为针对哮喘中功能障碍性呼吸的呼吸练习。源站描述显示,丹麦约30万哮喘患者,其中20-29%存在功能障碍性呼吸(DB),可导致或加重呼吸困难。研究拟纳入190名哮喘控制不佳的成人,来自七个门诊部和一家专科私人诊所,随机分为常规护理组或为期12周的呼吸练习干预组,评估其对生活质量和体力活动的影响。数据可用于哮喘呼吸康复、随机对照试验设计及呼吸系统疾病研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:哮喘中的功能障碍性呼吸。在丹麦,约30万人患有哮喘。呼吸困难可使哮喘患者失能。导致呼吸困难的功能障碍性呼吸(DB)可模拟或加重哮喘。约20-29%的哮喘患者存在DB。呼吸练习(BrEX)可改善较轻哮喘的哮喘相关生活质量(QOL)和哮喘症状控制。尚无研究探讨BrEX对重度哮喘患者QOL及体力活动水平的影响。一项随机对照多中心试验将纳入190名哮喘控制不佳(哮喘控制问卷(ACQ6)评分≥0.8)的成人,来自七个门诊部和一家专科私人诊所。在优化吸入技术后,患者将被分配至常规护理(无干预)或BrEX治疗,后者包括为期12周的干预,含三次物理治疗

【主题与分类】

主题标签:Dysfunctional Breathing in 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/NCT03127059

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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:哮喘中的功能障碍性呼吸。在丹麦,约有30万人患有哮喘。呼吸困难可使哮喘患者丧失能力。导致呼吸困难的功能障碍性呼吸(DB)可模拟或加重哮喘。约20-29%的哮喘患者存在DB。呼吸练习(BrEX)可改善轻度哮喘患者的哮喘相关生活质量(QOL)和哮喘症状控制。尚无研究探讨BrEX对重度哮喘患者QOL及身体活动水平的影响。一项随机对照多中心试验将纳入来自七个门诊部和一家专科私人诊所的190名哮喘控制不佳(哮喘控制问卷(ACQ6)评分≥0.8)的成人。在优化吸入技术后,患者将被分配至常规护理(无干预)或BrEX治疗,后者包括为期12周的干预,包括三次物理治疗师会话,重点关注休息和活动中的呼吸模式调整(Papworth方法;Buteyko技术),以及每日两次、每次10分钟的家庭练习。主要结局是六个月随访时迷你哮喘生活质量问卷(MiniAQLQ)的变化。

次要结局包括ACQ6、奈梅亨过度通气问卷(NQ)、医院焦虑抑郁量表(HAD)、加速度计测量(身体活动水平、步数)、6分钟步行距离和第一秒用力呼气容积(FEV1)的变化,以及哮喘相关生活质量和哮喘控制中全球感知效应率(GPE)的反应。

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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