使用临床可及、无创且高效检测诊断哮喘：一项纳入儿童的转化研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07011394

标准获取流程：

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数据说明

条件：诊断、炎症、儿童哮喘、哮喘。背景 哮喘是一种常见的炎症性气道疾病，影响11%的加拿大人。然而，其诊断仍是一项重大挑战。肺功能测定是一线诊断测试，旨在检测可逆性支气管阻塞。然而，该测试在40%的病例中产生假阴性结果。诊断的金标准是支气管激发试验；事实上，80%激发试验阳性的患者肺功能测定结果正常。然而，该测试需要冗长的程序，并且必须在医院环境中进行，使得难以普及。因此，这导致了过度诊断和诊断不足。因此，有必要探索其他有效的诊断方法。呼出气一氧化氮分数（FeNO）和血嗜酸性粒细胞计数（BEC）是哮喘2型炎症的生物标志物。水平升高与较差的预后相关，但也预示着对吸入性皮质类固醇有更好的反应。这些生物标志物已在特定情境中证明了诊断效用。

然而，它们在加拿大初级保健中仍很少使用，且缺乏验证，尤其是在12岁以下儿童中。假设：对于初级保健中疑似哮喘且肺功能测定结果不确定的儿童，测量血嗜酸性粒细胞和FeNO是一种实用且精确的诊断策略。目的：这项前瞻性观察性研究旨在评估和验证2型炎症生物标志物FeNO和/或BEC在6至<18岁、由初级保健提供者因疑似哮喘转诊且支气管舒张试验前后肺功能测定结果不确定的儿童中的诊断性能。此外，一项探索性分析将评估血清和鼻上皮液中的炎症蛋白（警报素、2型细胞因子和趋化因子）。这些目标将有助于增进我们对2型炎症生物标志物在研究不足人群中机制和操作价值的认识。方法：与DIVE研究（NCT05992

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。