Dupilumab治疗无鼻息肉的重度嗜酸性慢性鼻窦炎
条件：无鼻息肉的重度嗜酸性慢性鼻窦炎。研究者将使用高血嗜酸性粒细胞（≥200）作为嗜酸性CRSsNP的生物标志物，并研究Dupilumab在重度嗜酸性CRSsNP患者中的疗效，这些患者对常规鼻内皮质类固醇治疗抵抗，并且在鼻窦CT扫描中双侧有超过2个鼻窦的显著广泛病变，基线Lund-Mackay鼻窦（
基本信息
资源简介
Dupilumab治疗无鼻息肉的重度嗜酸性慢性鼻窦炎
该数据集围绕“无鼻息肉的重度嗜酸性慢性鼻窦炎”（Severe Eosinophilic Chronic Sinusitis Without Nasal Polyposis）这一疾病条件构建，来源于clinicaltrials.gov，本站归类于呼吸系统疾病/哮喘方向。其核心关注点是：以高血嗜酸性粒细胞（≥200）作为嗜酸性慢性鼻窦炎不伴鼻息肉（CRSsNP）的生物标志物，研究Dupilumab在特定重度患者中的疗效。目标人群为对常规鼻内皮质类固醇治疗抵抗、鼻窦CT显示双侧超过2个鼻窦广泛病变且基线Lund-Mackay鼻窦CT评分≥10的患者。研究还预设至少50%的入组患者应具有哮喘、过敏性鼻炎和/或特应性皮炎等2型炎症性疾病史，并在Dupilumab治疗组与安慰剂组之间进行受试者数量分层。
【数据集背景】
该数据集所对应的疾病领域为呼吸系统疾病/哮喘相关方向，具体疾病条件为无鼻息肉的重度嗜酸性慢性鼻窦炎。在临床实践中，慢性鼻窦炎不伴鼻息肉（CRSsNP）是一类常见的慢性炎症性疾病，而嗜酸性表型往往与更严重的疾病负担相关。研究者关注的是那些对常规鼻内皮质类固醇治疗抵抗、病变范围广泛的患者群体。通过以高血嗜酸性粒细胞（≥200）作为生物标志物，研究试图识别出可能从Dupilumab治疗中获益的嗜酸性CRSsNP患者。此外，研究还特别关注2型炎症性疾病的共病情况，预设至少50%的入组患者应有哮喘、过敏性鼻炎和/或特应性皮炎病史，以更好地反映真实世界中2型炎症相关疾病的群体特征。
【数据内容】
该数据集的主题标签为“Severe Eosinophilic Chronic Sinusitis Without Nasal Polyposis”。其内容涉及的研究条件为无鼻息肉的重度嗜酸性慢性鼻窦炎。关键数据要素包括：血嗜酸性粒细胞水平（以≥200作为生物标志物阈值）、鼻窦CT扫描中双侧超过2个鼻窦的显著广泛病变、基线Lund-Mackay鼻窦CT评分≥10、对常规鼻内皮质类固醇治疗抵抗的病史，以及患者报告的哮喘、过敏性鼻炎和/或特应性皮炎病史。研究设计还包括在Dupilumab治疗组与安慰剂组之间进行受试者数量分层，并预设至少50%的入组患者具有上述2型炎症性疾病。除这些内容外，源站未提供更详细的数据字段、变量列表或具体数据记录。
【采集与来源】
该数据集的来源站为clinicaltrials.gov。源站描述中提及的研究条件为“Severe Eosinophilic Chronic Sinusitis Without Nasal Polyposis”。研究由研究者发起，采用Dupilumab与安慰剂对照的设计，并以高血嗜酸性粒细胞（≥200）作为嗜酸性CRSsNP的生物标志物。入组患者需满足对常规鼻内皮质类固醇治疗抵抗、鼻窦CT显示双侧超过2个鼻窦的显著广泛病变、基线Lund-Mackay鼻窦CT评分≥10等条件。研究还预设至少50%的入组患者具有哮喘、过敏性鼻炎和/或特应性皮炎病史，并在治疗组与安慰剂组之间进行受试者数量分层。关于具体的采集时间、采集地点、样本量、随访周期等信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于呼吸系统疾病/哮喘领域中，针对无鼻息肉的重度嗜酸性慢性鼻窦炎的研究与临床分析场景。具体而言，可用于探索以高血嗜酸性粒细胞（≥200）作为生物标志物识别嗜酸性CRSsNP患者的方法；评估Dupilumab在常规鼻内皮质类固醇治疗抵抗、鼻窦CT显示双侧超过2个鼻窦广泛病变且基线Lund-Mackay评分≥10的患者中的疗效；分析2型炎症性疾病（如哮喘、过敏性鼻炎和/或特应性皮炎）共病情况对入组分层和疾病特征的影响。此外，也可用于了解在Dupilumab治疗组与安慰剂组之间进行受试者数量分层的设计思路。其他具体应用场景，源站未提供。
【使用方法】
该数据集的使用需围绕其核心研究条件与设计要素展开。使用者可依据高血嗜酸性粒细胞（≥200）这一生物标志物阈值，筛选或分析嗜酸性CRSsNP患者群体；结合鼻窦CT中双侧超过2个鼻窦的显著广泛病变以及基线Lund-Mackay鼻窦CT评分≥10，界定重度疾病状态；并参考对常规鼻内皮质类固醇治疗抵抗的病史，识别难治性患者。在研究设计层面，可关注Dupilumab治疗组与安慰剂组之间的受试者数量分层，以及预设至少50%的入组患者具有哮喘、过敏性鼻炎和/或特应性皮炎病史这一分层目标。关于具体的数据访问方式、下载格式、分析工具或统计方法，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集基于clinicaltrials.gov的来源描述，聚焦于无鼻息肉的重度嗜酸性慢性鼻窦炎，并以高血嗜酸性粒细胞（≥200）作为生物标志物，设定了较为明确的入组条件，包括对常规鼻内皮质类固醇治疗抵抗、鼻窦CT显示双侧超过2个鼻窦的显著广泛病变、基线Lund-Mackay鼻窦CT评分≥10，以及预设至少50%的入组患者具有2型炎症性疾病史。这些条件有助于界定目标人群，但也意味着研究结论可能主要适用于符合上述严格标准的患者群体，外推至更广泛的慢性鼻窦炎人群时需谨慎。此外，关于样本量、随访时长、终点指标、统计功效、数据完整性、缺失值处理等质量相关信息，源站未提供。因此，该数据集在质量评估方面存在信息不足的限制。
【引用与许可】
该数据集的来源站为clinicaltrials.gov。关于具体的引用格式、许可条款、使用限制或数据共享政策，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04430179
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 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:
数据说明
Conditions: Severe Eosinophilic Chronic Sinusitis Without Nasal Polyposis. The investigators will use high blood eosinophils (≥200) as a biomarker for eosinophilic CRSsNP and investigate the efficacy of dupilumab in patients with severe eosinophilic CRSsNP who are resistant to the conventional treatment with intranasal corticosteroids and have significantly extensive disease involving more than 2 sinuses bilaterally in sinus CT scan and Lund-Mackay sinus (LMK) CT score ≥10 at baseline. In addition, the investigators will have a prespecified enrollment goal of at least 50% of patients with type 2 inflammatory diseases such as asthma, allergic rhinitis, and/or atopic dermatitis on the basis of patient-reported history and will stratify subject numbers between dupilumab treatment and placebo group.
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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