颗粒物对COPD与哮喘患者肺功能及急性加重的影响
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦颗粒物（PM）暴露对COPD与哮喘患者肺功能及急性加重的影响，研究在中国开展，为期3年的观察性研究
基本信息
资源简介
颗粒物对COPD与哮喘患者肺功能及急性加重的影响
该数据集英文名为 Effects of Particulate Matter on the Pulmonary Function and Acute Exacerbation of COPD and Asthma，来源于 clinicaltrials.gov，主题标签为 Pulmonary Function，本站将其归入呼吸系统疾病 / 哮喘分类。数据集围绕颗粒物（PM）暴露对慢性阻塞性肺疾病（COPD）与哮喘患者肺功能及急性加重的影响展开，研究地点为中国，采用观察性研究设计，持续 3 年。其核心关注点是不同 PM 暴露剂量下，COPD 患者、哮喘患者及健康志愿者肺功能指标（以 spirometry 测量的 FEV1 为代表）的变化。该数据集适合用于了解颗粒物暴露与呼吸系统疾病急性加重之间关系的临床研究背景，以及相关肺功能结局指标的设定参考。
【数据集背景】
颗粒物（PM）暴露已被证明会增加多种呼吸系统疾病的患病率和活动能力受限情况，其中包括 COPD 和哮喘。该研究聚焦于 PM 对 COPD 与哮喘患者肺功能和急性加重的影响，研究选择在中国开展，原因是中国人群的 PM 暴露水平远高于美国和欧洲国家。这一背景决定了该数据集所对应的研究具有明显的地域针对性和现实公共卫生意义，即在高暴露环境下观察呼吸系统疾病患者的肺功能响应。
【数据内容】
该数据集对应的研究为观察性研究，持续 3 年。主要结局指标为 COPD 患者、哮喘患者和健康志愿者在不同 PM 暴露剂量下肺功能测量（spirometry，即肺量计检查）中 FEV1 的变化。研究涉及的人群包括 COPD 患者、哮喘患者以及健康志愿者三类。除上述主要结局指标和人群构成外，源站未提供关于具体变量字段、样本量、随访频次或数据记录格式的更多信息。
【采集与来源】
数据来源站为 clinicaltrials.gov，该数据集的信息即来自这一临床试验注册平台。研究类型为观察性研究，研究周期为 3 年，研究地点为中国。源站未提供具体的采集机构、采集流程、测量设备型号或数据质控步骤等细节。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集可用于呼吸系统疾病领域中关于颗粒物暴露与肺功能关系的观察性研究参考，适用于关注 COPD 与哮喘患者急性加重及 FEV1 变化的研究场景，也可为在高 PM 暴露地区开展类似观察性研究提供设计思路借鉴。其主题标签为 Pulmonary Function，适合归入肺功能相关主题的数据检索与整理。源站未提供关于具体分析用途或已验证应用案例的说明。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法、访问方式、数据格式或分析操作说明。
【质量与限制】
该数据集对应的研究为观察性设计，持续 3 年，主要结局为 FEV1 变化，研究地点限于中国。源站未提供样本量、数据完整性、缺失情况、偏倚控制措施或质量评价结果等信息，因此无法对其数据质量作出进一步判断。
【引用与许可】
源站未提供引用格式、许可条款或使用授权方面的信息。
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。
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03193879
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：肺功能。颗粒物（PM）暴露已被证明会增加多种呼吸系统疾病的发病率和流动性，包括慢阻肺和哮喘。本研究聚焦于PM对中国慢阻肺和哮喘患者肺功能及急性加重的影响，中国的PM暴露程度远高于美国和欧洲国家。本研究为观察性研究，持续3年。主要结局指标：慢阻肺患者、哮喘患者及健康志愿者在不同PM暴露剂量下肺量计检查（FEV1）的变化。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
