Omalizumab与非Omalizumab治疗哮喘患者的效果比较

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02921178

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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：哮喘。1. 主要和次要结局及分析方法（1）主要终点：比较奥马珠单抗治疗组与非奥马珠单抗治疗组在结局期（6个月）的哮喘急性发作率。（哮喘急性发作：在6个月内，为缓解哮喘急性发作，至少接受1次全身性类固醇治疗和/或 bursts 全身性口服类固醇使用，泼尼松等效剂量≥45mg/3天。）采用Fisher精确检验比较奥马珠单抗治疗组与非奥马珠单抗治疗组之间的哮喘急性发作情况。（2）次要终点 * 比较临床参数：哮喘急性发作率、ICS节省效应、OCS需求、肺功能（FEV1%）、医疗资源使用（哮喘相关急诊就诊/住院）1. 奥马珠单抗治疗组内基线与结局期之间 2. 结局期奥马珠单抗治疗组与未治疗组之间 对于组内比较，连续参数和分类参数分别采用配对T检验和McNemar检验。并且，奥马珠单抗治疗组与未治疗组之间的连续参数和分类参数分别采用T检验和Fisher精确检验。

顺便说明，将根据需要使用非参数检验。* 寻找6个月时对奥马珠单抗治疗反应良好的预测因素。（反应良好：在6个月内，无论是否使用ICS/LABA，哮喘急性发作或激素需求减少50%）候选因素：奥马珠单抗治疗期/每月剂量、年龄、性别、哮喘治疗持续时间、总IgE、痰细胞谱、外周血嗜酸性粒细胞增多、血清骨膜蛋白水平、抗哮喘药物需求等。采用二元逻辑回归寻找反应良好的预测因素。如果因反应良好者频率较低而导致因变量出现严重不平衡，则将采用T检验和Fisher精确检验进行描述性分析。

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。