预测布地奈德-福莫特罗对慢性咳嗽提示CVA患者疗效的FeNO截断值研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06590740

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数据说明

疾病：咳嗽变异性哮喘。这是一项多中心、前瞻性、单臂、干预性临床研究，旨在通过确定FeNO的临界值来预测慢性干咳或夜间咳嗽患者对布地奈德-福莫特罗治疗的反应。在本研究中，对ICS/LABA治疗的反应定义为ICS/LABA治疗8周后咳嗽VAS评分较基线下降≥30 mm。受试者将接受Symbicort® 160/4.5 mcg，1吸，每日两次，治疗8周，共4次研究访视：访视1（第0天）、访视2（第4周）和访视3（研究结束，第8周）以及访视4（停药后4周，第12周）。基线数据将在第-5天至第0天收集。本研究将在中国约40个研究中心开展。约1000例患者（年龄≥18岁）将纳入本研究，这些患者具有干咳或夜间咳嗽症状至少8周，且咳嗽无其他明显原因。披露声明：这是一项单臂干预性研究。参与者数量：基于假设约15%的筛选失败率，将筛选约1150例参与者以达成1000例入组。

分配至研究干预。研究组别与持续时间：单臂，2个月。数据监查/其他委员会：不适用。统计学方法：一般而言，将对收集的数据提供描述性统计。对于连续变量，将提供均值、标准差、中位数、四分位数、最小值和最大值；对于分类变量，将提供各类别的频数和百分比。除非另有说明，缺失数据将不进行插补。FeNO对布地奈德-福莫特罗反应的诊断价值将通过Logistic回归模型得出的受试者工作特征曲线下面积（AUC）来衡量。本研究主要探讨单独使用FeNO是否有助于区分患者对布地奈德-福莫特罗有无反应，因此基线FeNO值将

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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