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创建/更新时间

2026-10-22

资源简介

哮喘儿童呼气肌训练随机对照试验

本数据集对应一项在 clinicaltrials.gov 登记的随机对照临床试验，英文名称为“Effects of Expiratory Muscle Training in Children With Asthma: A Randomised Controlled Trial”，本站归类于呼吸系统疾病 / 哮喘。该研究聚焦哮喘儿童群体，旨在评估呼气肌训练（EMT）作为常规胸部物理治疗辅助手段的有效性。研究背景在于，呼吸肌训练已被证明可改善成人哮喘患者的肌力、功能能力和症状控制，但在儿科人群中的证据有限，尤其是呼气训练方面。试验围绕两个核心问题展开：EMT 能否改善哮喘儿童的呼气肌力和肺功能；EMT 是否有助于获得更好的哮喘控制和整体身体表现。数据集主题标签为 Asthma Childhood 与 Respiratory Muscle Training，可为呼吸系统疾病特别是儿童哮喘康复研究提供试验层面的信息参考。

【数据集背景】

哮喘儿童的运动康复与呼吸功能干预是临床关注的方向之一。呼吸肌训练在成人哮喘人群中已有改善肌力、功能能力和症状控制的研究基础，但针对儿童群体的证据相对有限，呼气肌训练方面的证据尤为不足。该随机对照试验正是在这一背景下设计，考察在常规胸部物理治疗基础上增加呼气肌训练（EMT）是否能够带来额外获益，从而为儿童哮喘的辅助康复策略提供依据。

【数据内容】

该数据集围绕一项随机对照临床试验组织内容，涉及的条件为儿童哮喘（Asthma Childhood）与呼吸肌训练（Respiratory Muscle Training）。研究关注的主要问题包括：呼气肌训练是否改善哮喘儿童的呼气肌力与肺功能；呼气肌训练是否有助于更好的哮喘控制与整体身体表现。试验拟比较在标准物理治疗基础上增加 EMT 与单纯胸部物理治疗之间的差异，评价指标涉及肺功能、呼吸肌力量、哮喘控制和功能能力等方面。主题标签为 Asthma Childhood 与 Respiratory Muscle Training。

【采集与来源】

数据来源于 clinicaltrials.gov 登记信息，本站分类为呼吸系统疾病 / 哮喘。该试验为随机对照临床试验，研究对象为哮喘儿童，干预方式为呼气肌训练作为常规胸部物理治疗的辅助手段。源站描述中未提供具体的样本量、招募地点、研究时间跨度等细节。

【适用场景】

该数据集适用于关注儿童哮喘非药物干预与呼吸康复的研究场景，可用于了解呼气肌训练在儿科哮喘人群中作为物理治疗辅助手段的研究设计思路与评价方向，也可为呼吸肌训练相关证据梳理、儿童哮喘康复方案讨论提供试验层面的参考信息。

【使用方法】

源站未提供。

【质量与限制】

源站描述指出，呼吸肌训练在成人哮喘中的获益已有证据支持，但在儿科人群中的证据有限，尤其缺乏呼气训练方面的证据，这构成了该研究的立题依据，同时也提示相关结论仍需通过试验结果加以验证。除此之外，源站未提供关于样本量、盲法、随访时长等质量相关信息。

【引用与许可】

源站未提供。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT07169071

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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/NCT07169071

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。

数据说明

条件：儿童哮喘、呼吸肌训练。这项随机临床试验的目标是评估呼气肌训练（EMT）作为常规胸部物理治疗辅助手段在哮喘儿童中的有效性。呼吸肌训练已被证明可改善成人哮喘患者的肌力、功能能力和症状控制，但在儿科人群中的证据有限，尤其是关于呼气训练的证据。本研究旨在确定与单纯胸部物理治疗相比，在标准物理治疗基础上增加EMT是否能增强肺功能、呼吸肌力量、哮喘控制和功能能力。主要问题是：（1）EMT是否能改善哮喘儿童的呼气肌力量和肺功能？（2）EMT是否有助于更好的哮喘控制和整体身体表现？参与者将被随机分配到常规胸部物理治疗组或胸部物理治疗加EMT组。干预将以家庭为基础、低成本、可行的方案实施，训练方案在强度、频率和持续时间方面标准化。

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