一项为期16周的随机、安慰剂对照、双盲、双模拟、平行组研究数据集：在B16-Arg/Arg基因型中度持续性哮喘患者中比较经Respimat吸入器给药的噻托溴铵吸入溶液与经氢氟烷烃定量吸入器给药的沙美特罗
一项16周随机双盲安慰剂对照试验数据集，比较噻托溴铵与沙美特罗治疗B16-Arg/Arg基因型中度持续性哮喘，含每日PEF/FEV1及哮喘控制等数据。
基本信息
资源简介
一项为期16周的随机、安慰剂对照、双盲、双模拟、平行组研究数据集：在B16-Arg/Arg基因型中度持续性哮喘患者中比较经Respimat吸入器给药的噻托溴铵吸入溶液与经氢氟烷烃定量吸入器给药的沙美特罗
【数据集背景】
本数据集源站标题为《A 16-week Randomised, Placebo-controlled, Double-blind, Double-dummy, Parallel-group Study Comparing the Efficacy and Safety of Tiotropium Inhalation Solution Delivered by the Respimat Inhaler (2 Actuations of 2.5 Mcg Once Daily) With That of Salmeterol From the Hydrofluoroalkane Metered Dose Inhaler (2 Actuations of 25 Mcg Twice Daily) in Moderate Persistent Asthma Patients With the B16-Arg/Arg G》。源站首次发布：2020。
【数据内容】
源站原始描述：This is a 16 week multicentre, multinational, randomised, double-blind, double-dummy, placebo-controlled, parallel group study to evaluate the long-term efficacy and safety of tiotropium compared to salmeterol in moderate persistent asthmatic (GINA step 3) patients homozygous for arginine at the 16th amino acid position of the beta-adrenergic receptor (ADRB2). Following an initial 4-week run-in period on salmeterol MDI patients will be randomised into the 16 week double-blind treatment period in…
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://search.vivli.org/doiLanding/studies/00005211/isLanding
使用许可：Study data may be accessed by completing a request form at https://vivli.org. It will then be reviewed according to the data contributor’s governance policy, see https://vivli.org/members/ourmembers/ for Vivli member’s review process. If approved, use of the data is governed by the data use agreemen。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.25934/00005211
标准获取流程：
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- 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:
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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