俄罗斯未控制重度哮喘患者的临床与人口学特征数据集（CORSAR）
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦俄罗斯未控制重度哮喘患者，属于呼吸系统疾病/哮喘分类。由于俄罗斯缺乏统一的重度哮喘常规监测系统，相关流行病学数据有限，并发症、合并症、治疗方式及其效果的系统信息也缺失
基本信息
资源简介
俄罗斯未控制重度哮喘患者的临床与人口学特征数据集（CORSAR）
CORSAR（Clinical and demOgRaphic Features of Patients With Uncontrolled Severe Asthma in Russia）是一个登记于clinicaltrials.gov的观察性研究数据集，聚焦俄罗斯境内未控制重度哮喘患者，在分类上属于呼吸系统疾病/哮喘领域。该数据集的核心价值在于填补俄罗斯重度哮喘流行病学信息的空白：由于该国尚未建立统一的重度哮喘常规监测体系，关于这类患者的流行病学数据长期有限，并发症与合并症、治疗方式及其效果的系统性信息同样缺失。CORSAR以观察性登记的形式，致力于描述该疾病的流行病学特征，并分析不同患者亚组的临床特征，从而为深入了解俄罗斯重度哮喘的疾病特点提供一个起点。数据集的主题标签为Severe Asthma，来源站为clinicaltrials.gov。
【数据集背景】
重度哮喘是一种疾病负担沉重、管理复杂的呼吸系统疾病，其流行病学特征对卫生决策和临床实践具有重要意义。在俄罗斯，重度哮喘患者的常规监测缺乏统一系统，导致相关流行病学数据有限，并发症、合并症、治疗方式及其效果的系统信息也处于缺失状态。俄罗斯联邦由85个地区组成，总人口超过1.45亿，各地区在民族构成、年龄结构、性别分布、气候条件、生态环境、经济水平以及哮喘患病率等方面存在差异。这种地区间的异质性进一步增加了全面掌握重度哮喘疾病特征的难度，也凸显了建立观察性登记、系统收集患者临床与人口学特征的必要性。CORSAR正是在这一背景下设立的观察性登记研究。
【数据内容】
该数据集关注的是未控制重度哮喘患者，收录内容围绕其临床与人口学特征展开。根据源站描述，登记研究旨在描述疾病的流行病学特征，并分析不同患者亚组的临床特征。具体而言，其关注的信息范畴包括并发症与合并症情况、治疗方式及其效果等。数据集的主题标签为Severe Asthma，所属分类为呼吸系统疾病/哮喘。除上述范围性描述外，源站未提供关于具体变量、字段结构、样本量或随访安排的进一步说明。
【采集与来源】
该数据集的来源站为clinicaltrials.gov，属于在该平台登记的观察性登记研究。其研究条件为Severe Asthma，研究对象为俄罗斯境内未控制重度哮喘患者。源站描述指出，由于俄罗斯缺乏统一的重度哮喘常规监测系统，建立观察性登记对于描述疾病流行病学特征、分析不同亚组患者的临床特征具有重要价值，并被视为深入细致研究该疾病特征的理想起点。关于具体的采集机构、招募方式、数据采集时间跨度与更新频率，源站未提供。
【适用场景】
基于其登记性质与关注范围，该数据集适用于描述俄罗斯未控制重度哮喘患者的流行病学特征，分析不同患者亚组的临床特征，并考察并发症、合并症、治疗方式及其效果等方面的系统信息。考虑到俄罗斯85个地区在民族构成、年龄、性别、气候、生态、经济水平和哮喘患病率上的差异，该数据集也可为按地区或人群特征开展的分组分析提供基础。此外，它可作为进一步深入研究该疾病特征的起点。源站未提供关于具体分析用途或已开展研究的更多说明。
【使用方法】
源站未提供关于数据获取方式、访问权限、文件格式、数据结构说明或分析工具的具体信息。使用者如需了解如何获取与使用该数据集，应参考clinicaltrials.gov上该登记条目的相关说明。
【质量与限制】
该数据集为观察性登记研究，其设立初衷之一正是应对俄罗斯重度哮喘常规监测体系缺失、流行病学数据有限、并发症与合并症及治疗方式与效果的系统信息缺失等问题。作为登记性数据，其覆盖范围与代表性可能受到登记实施情况的影响；俄罗斯各地区在民族、年龄、性别、气候、生态、经济与患病率方面的差异，也可能对数据的可比性与外推性构成挑战。源站未提供关于样本量、数据完整性、缺失率、质量控制措施或偏倚评估的具体信息。
【引用与许可】
源站未提供关于引用格式、许可条款或数据使用限制的具体信息。该数据集登记于clinicaltrials.gov，使用者应参照该平台的相关政策与条目说明进行引用与使用。
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/NCT06472310
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
疾病情况：重度哮喘。由于俄罗斯缺乏统一的重度哮喘患者定期监测系统，关于该国未控制重度哮喘患者的流行病学数据有限。此外，也缺乏关于俄罗斯人群中并发症和合并症、治疗方法及其效果的系统性信息。观察性登记研究对于描述该疾病的流行病学特征以及分析不同患者亚组的临床特征至关重要。这是能够详细研究该疾病特征的绝佳起点。俄罗斯联邦由85个地区组成，总人口超过1.45亿。各地区在民族构成、年龄、性别、气候、生态环境、经济水平、哮喘总体患病率尤其是重度哮喘患病率方面存在差异。此前报道的观察性登记研究包括国际重度哮喘登记研究（ISAR）和俄罗斯重度哮喘登记研究（RSAR），这两项研究纳入患者时均不考虑患者是否接受过生物制剂治疗。
在这些研究中，接受生物制剂治疗的患者比例分别为25.4%和10.6%。因此，有必要在该国人口规模充足的地区开展大规模观察性注册研究，以获取关于SA流行病学、临床和人口学特征的信息，描述主要临床结局，并评估在未接受生物制剂治疗的不受控SA患者的真实临床实践中，观察到的治疗模式与临床结局之间的现有关联。试验将采用横断面设计，包括1次访视以获取患者的人口学和临床数据。为实现广泛的数据覆盖，该研究将涉及俄罗斯联邦至少50个地区；每个地区将招募100名患者。研究总人群规模将为5 000人。
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？
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