基层转诊疑似哮喘人群的即时血嗜酸性粒细胞与呼出气一氧化氮诊断及转化价值

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05992519

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数据说明

关键词：哮喘，儿童哮喘，诊断，炎症。

背景 哮喘影响普通人群的10%，但仍然是诊断上的挑战。考虑到支气管激发试验获取困难、特异性弱且临床实用性低，需要更有效的诊断方法。血嗜酸性粒细胞和呼出气一氧化氮（FeNO）是2型炎症的生物标志物，在慢性哮喘中已确立其机制性、预后性和治疗诊断价值。具体而言，这些生物标志物能够识别出具有持续警报素、2型细胞因子和趋化因子信号传导（在上皮水平驱动气道高反应性和加速肺功能下降）的高发作风险患者。最重要的是，这些生物标志物还能识别出从抗炎治疗中获益最多的患者。考虑到上述临床实用性，在初级保健中使用生物标志物来诊断疑似哮喘患者的气道疾病将代表一种非常有效的诊断策略。

假设：在初级保健机构中，对于肺功能检查无诊断意义且疑似哮喘的人群，测量血嗜酸性粒细胞和FeNO是一种可行的诊断策略，具有良好的准确性，并具有早期机制性洞察上皮信号通路的附加价值。目的：评估2型生物标志物在疑似哮喘且肺功能检查无诊断意义人群中的诊断性能参数。将根据生物标志物对鼻上皮衬液（NELF）和血清中的炎症蛋白（警报素、2型细胞因子、趋化因子）进行探索性分析。此项及其他次要探索性目标将有助于更好地从机制和操作层面理解2型生物标志物在疾病早期的价值。方法：研究者提出一项前瞻性观察性研究，探讨即时检测2型炎症生物标志物用于诊断哮喘的后勤可行性、受试者工作特征曲线（ROC）及机制价值（图）。该研究将纳入123名年龄≥18岁、肺功能检查无诊

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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