远程医疗家庭评估识别与减少哮喘触发因素的有效性
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦儿童哮喘，研究远程医疗家庭评估与单纯教育相比，在降低家庭尘螨水平和改善儿童哮喘症状方面的效果
基本信息
资源简介
远程医疗家庭评估识别与减少哮喘触发因素的有效性
该数据集英文名为 Effectiveness of Telemedicine Home Assessments for Identification and Reduction of Asthma Triggers，来源于 clinicaltrials.gov，本站将其归类于呼吸系统疾病 / 哮喘方向，主题标签为 Asthma in Children。数据集围绕儿童哮喘这一健康问题，记录了一项研究的相关信息：研究向部分参与者提供物资以帮助减少或清除家庭环境中的哮喘诱发因素，尘螨即为其中一例——这种微小生物存在于每个家庭中，肉眼不可见，且会加重哮喘症状。研究的一部分内容包括从家中采集两份灰尘样本，分别在研究开始时和研究结束时检测尘螨水平。该研究可能有助于阐明远程医疗家庭评估在降低尘螨水平和改善儿童哮喘症状方面是否优于单纯教育。
【数据集背景】
该数据集聚焦儿童哮喘（Asthma in Children）这一呼吸系统疾病领域的问题。哮喘症状会受到家庭环境中诱发因素的影响，尘螨是其中一种常见且肉眼不可见的诱发因素，普遍存在于家庭环境中并可能加重哮喘症状。基于这一背景，相关研究关注远程医疗家庭评估能否在识别和减少家庭哮喘诱发因素方面发挥作用，并与单纯提供教育的效果进行比较。数据集即围绕这一研究主题组织其描述信息。
【数据内容】
源站描述显示，该研究涉及向部分参与者提供物资，用于帮助减少或清除家庭中的诱发因素，尘螨是所举的例子之一。研究的一部分内容是从家中采集两份灰尘样本，用于检测研究开始与研究结束时的尘螨水平。数据集的描述信息还表明，研究关注的结果方向包括尘螨水平的变化以及儿童哮喘症状的改善。除上述内容外，源站未提供关于具体变量、样本量、数据格式或数据规模的进一步说明。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。依据源站描述，研究过程中会从参与者家中采集两份灰尘样本，采样时点分别为研究开始时和研究结束时，用于检查尘螨水平。源站未提供关于采集流程、采样工具、检测方法或数据整理方式的更多细节。
【适用场景】
该数据集的主题标签为 Asthma in Children，本站分类为呼吸系统疾病 / 哮喘，适用于关注儿童哮喘与环境诱发因素（如尘螨）关系的研究场景，也适用于了解远程医疗家庭评估与单纯教育两种方式在降低尘螨水平和改善儿童哮喘症状方面效果比较的参考场景。源站未提供其他具体适用场景的说明。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
注册下载
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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。
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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）
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04896502
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
条件：儿童哮喘。在本研究中，将向部分参与者提供物资，以帮助减少或消除家中的诱发因素。其中一个例子是尘螨。这些是每个家庭都能发现的微小虫子，肉眼无法看见，会加重哮喘症状。研究的一部分包括在家中采集两份灰尘样本，以在研究开始时和研究结束时检查尘螨水平。这项研究可能有助于阐明远程医疗家庭评估在降低尘螨水平和改善儿童哮喘症状方面是否比仅提供教育更有效。
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。
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