喘息性哮喘青少年口服糖皮质激素反应决定因素研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于呼吸系统疾病/哮喘分类,聚焦1至17岁因中度或重度哮喘急性发作到急诊就诊的儿童,量化其对口服糖皮质激素的反应

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Determinants Of Oral Corticosteroid Responsiveness in Wheezing Asthmatic Youth

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

喘息性哮喘青少年口服糖皮质激素反应决定因素研究

该数据集英文名为 Determinants Of Oral Corticosteroid Responsiveness in Wheezing Asthmatic Youth,来源于 clinicaltrials.gov,在分类上归属于呼吸系统疾病 / 哮喘,主题标签为 Asthma。它聚焦于 1 至 17 岁因中度或重度哮喘急性发作而到急诊就诊的儿童,核心目的是量化这一人群对口服糖皮质激素治疗的反应。数据集所依托的是一项大型多中心队列研究,主要结局指标为口服糖皮质激素给药后 72 小时内是否住院,次要结局涵盖儿童呼吸评估量表(PRAM)的变化、急诊内积极治疗的时长、急诊内其他治疗反应标志物,以及随后 10 天内的恢复标志物。整体来看,该数据集围绕儿童哮喘急性发作的激素反应性展开,适合用于呼吸系统疾病尤其是儿童哮喘相关的研究与分析。

【数据集背景】

哮喘急性发作是儿童急诊就诊的常见原因之一,口服糖皮质激素是控制气道炎症、减少住院的重要治疗手段。然而,不同患儿对口服糖皮质激素的反应存在差异,识别影响反应性的因素对于优化急诊处置、降低住院率具有现实意义。该数据集所对应的多中心队列研究正是围绕这一问题设计,研究对象限定为 1 至 17 岁、因中度或重度哮喘急性发作到急诊就诊的儿童,旨在系统量化其对口服糖皮质激素的反应,并考察与反应性相关的决定因素。

【数据内容】

数据集的核心内容围绕口服糖皮质激素治疗后的反应指标展开。主要结局为口服糖皮质激素给药后 72 小时内的住院情况。次要结局包括儿童呼吸评估量表(PRAM)的变化、急诊内积极治疗的时长、急诊内其他治疗反应标志物,以及随后 10 天内的恢复标志物。主题标签为 Asthma,分类归属为呼吸系统疾病 / 哮喘。除上述结局指标外,数据集是否包含其他变量、字段结构、样本量及具体数值,源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,其背后是一项大型多中心队列研究。研究纳入的是 1 至 17 岁因中度或重度哮喘急性发作到急诊就诊的儿童,围绕口服糖皮质激素给药后的反应进行观察与量化。关于具体的采集时间范围、参与中心数量、数据采集流程与随访方式,源站未提供。

【适用场景】

基于其研究设计与结局设置,该数据集适用于儿童哮喘急性发作治疗反应相关的研究场景,例如探讨口服糖皮质激素反应性的影响因素、分析急诊处置与 72 小时内住院之间的关系、评估 PRAM 变化等治疗反应标志物,以及观察给药后 10 天内的恢复情况。也可用于呼吸系统疾病 / 哮喘分类下的方法学比较或二次分析。具体适用场景的边界与限制,源站未提供。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法,包括数据获取方式、文件格式、字段说明、变量编码及分析建议等。

【质量与限制】

该数据集依托大型多中心队列研究,研究对象限定为 1 至 17 岁因中度或重度哮喘急性发作到急诊就诊的儿童,主要结局为口服糖皮质激素给药后 72 小时内住院。关于数据质量评估、缺失情况、样本量、偏倚控制及使用限制等具体信息,源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。

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使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02013076

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

条件:哮喘。这项大型多中心队列研究旨在量化1至17岁因中度或重度哮喘急性发作到急诊科就诊的儿童对口服糖皮质激素的反应。主要结局是口服糖皮质激素给药后72小时内住院。次要结局包括儿科呼吸评估量表(PRAM)的变化、急诊科积极治疗时长及其他治疗反应标志物,以及接下来10天内的康复标志物。

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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