儿童哮喘队列多重随机对照试验

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06278662

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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：儿童哮喘。理由：测试eHealth干预措施似乎至关重要，因为eHealth提供了实时、客观地了解哮喘症状的可能性。传统的随机对照试验（RCTs）在分别评估多个eHealth组件的效果以及在将干预想法转化为有资金支持的研究方案的漫长过程中面临挑战，这可能导致eHealth干预措施面临过时的风险。目的：本研究旨在提供一个框架，以评估（eHealth）干预措施的效果，并采用队列多重随机对照试验（cmRCT）设计，生成哮喘儿童临床和患者报告结局的短期和长期数据。研究设计：CIRCUS研究是一项cmRCT，旨在在一个队列中测试多种eHealth干预措施对符合条件的哮喘儿童（4-18岁，在MST接受治疗）的效果。收集这些儿童的观察性临床数据，儿童及其父母定期填写问卷。

此外，随机选取符合条件的儿童参与干预，而未入选的儿童则留在对照组。研究人群：纳入的儿童年龄为4-18岁，根据全球哮喘防治创议（GINA）标准诊断为哮喘，并在Enschede的Medisch Spectrum Twente接受治疗。主要研究参数/终点：主要结局指标为生活质量（QoL）、哮喘结局（哮喘控制、肺功能）、照护质量、自我管理能力、医疗保健使用情况及治疗依从性。参与相关的负担与风险的性质和程度、获益及群体相关性：儿童和家长每月及每半年填写问卷。问卷包括：（C）-ACT、PAQLQ、CSQ-4和PAM-13。经与患者小组协商，我们选择了最短的验证问卷以减轻研究负担。其他数据（例如医疗保健使用情况）由r

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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