CARISTA研究:雷暴哮喘风险评估工具构建
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦呼吸系统疾病中的哮喘领域,涵盖过敏性哮喘、雷暴哮喘、季节性过敏性鼻炎、黑麦草花粉过敏及雷暴相关哮喘急性加重等主题

基本信息
资源简介
CARISTA研究:雷暴哮喘风险评估工具构建
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦呼吸系统疾病中的哮喘领域,涵盖过敏性哮喘、雷暴哮喘、季节性过敏性鼻炎、黑麦草花粉过敏及雷暴相关哮喘急性加重等主题。源站描述指出雷暴哮喘是澳大利亚东南部反复出现的公共卫生紧急事件,与黑麦草花粉过敏引发的季节性哮喘急诊激增相关。CARISTA研究计划招募季节性过敏性哮喘和雷暴哮喘高风险成人,通过定制安全数据平台连续监测哮喘及过敏性鼻炎症状,旨在构建风险评估生物标志物工具以预防相关健康影响。数据可用于哮喘风险预测与季节性健康影响研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:过敏性哮喘、雷暴哮喘、季节性过敏性鼻炎、黑麦草花粉过敏、雷暴所致哮喘急性加重、急性哮喘。雷暴哮喘是澳大利亚东南部反复出现的公共卫生紧急事件,由于气候变化风险日益增加。然而,雷暴哮喘只是黑麦草花粉过敏导致的季节性哮喘急诊就诊激增这一有记录现象的“冰山一角”——这是澳大利亚东南部医疗保健提供面临的不断升级的挑战。CARISTA(创建风险评估生物标志物工具以预防季节性过敏性和雷暴哮喘)研究旨在应对这些深远的健康影响。CARISTA研究将招募季节性过敏性哮喘和雷暴哮喘高风险成人,这些成人将通过定制安全数据平台在两个连续……(源站描述在此处截断)
【主题与分类】
主题标签:Allergic Asthma、Thunderstorm Asthma、Seasonal Allergic Rhinitis、Grass Pollen Allergy、Asthma Exacerbation Due to Thunderstorm、Asthma Acute。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/NCT07055542
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07055542
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:过敏性哮喘、雷暴哮喘、季节性过敏性鼻炎、草花粉过敏、雷暴所致哮喘急性加重、急性哮喘。雷暴哮喘是澳大利亚东南部反复出现的公共卫生紧急事件,气候变化使其风险日益增加。然而,雷暴哮喘仅是黑麦草花粉过敏所致季节性哮喘急诊就诊激增这一有据可查现象的“冰山一角”——这对澳大利亚东南部的医疗服务提供构成了不断升级的挑战。CARISTA(创建风险评估生物标志物工具以预防季节性过敏性和雷暴哮喘)研究旨在应对这些深远的健康影响。CARISTA研究将招募季节性过敏性哮喘和雷暴哮喘高风险成人,并通过定制化的安全数据平台在连续两个春季(2025/2026/2027)监测其哮喘和过敏性鼻炎症状。
在春季到来之前,将招募自报或已确诊患有季节性过敏性鼻炎和/或季节性过敏性哮喘的参与者,并测量其基线过敏性鼻炎和/或哮喘症状、呼吸功能及血液生物标志物(对黑麦草花粉的过敏或致敏情况、炎症细胞[嗜酸性粒细胞]水平)。主要关注的症状为中度或重度哮喘急性发作,其定义为哮喘症状加重而需要急诊就医干预、使用口服糖皮质激素治疗或使用规律性预防性哮喘治疗。这些哮喘急性发作将用于建立基于生物标志物的季节性过敏性哮喘急性发作风险估计,以指导预防性临床实践。关键生物标志物为血清特异性IgE(sp-IgE)对黑麦草花粉及其过敏原亚组分的阈值,但同时还将评估其他生物标志物,如肺功能、嗜酸性粒细胞水平和过敏原组分致敏情况。
本研究汇集了一支由呼吸医学、变态反应学、初级卫生保健、流行病学等领域的世界顶尖多学科、跨部门临床医生和研究人员组成的团队。
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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