鱼油用于个性化预防儿童早期哮喘的随机对照试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕妊娠期鱼油补充与儿童早期哮喘预防的随机对照试验。研究纳入2000名孕妇,根据干预前母血EPA+DHA水平分配至鱼油组或安慰剂组,从孕24周补充至分娩后1周,并对儿童进行3年随访,记录家长报告的症状、诊断、用药和住院情况

Professor Klaus BønnelykkeProfessor Klaus Bønnelykke
clinicaltrials
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蛋白质预测AsthmaRespiratory Tract InfectionsGastrointestinal InfectionCroupEczemaAllergyWheezingFractures, BoneDevelopment, ChildCognition Disorders in ChildrenPsychiatric Diagnosis
Fish Oil in pREgnancY for Personalized Prevention of Early Childhood Asthma

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

鱼油用于个性化预防儿童早期哮喘的随机对照试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕妊娠期鱼油补充与儿童早期哮喘预防的随机对照试验。研究纳入2000名孕妇,根据干预前母血EPA+DHA水平分配至鱼油组或安慰剂组,从孕24周补充至分娩后1周,并对儿童进行3年随访,记录家长报告的症状、诊断、用药和住院情况。主要结局为3岁前持续性喘息或哮喘。数据可用于分析孕期营养干预对儿童呼吸系统及过敏性疾病的影响(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:哮喘、呼吸道感染、胃肠道感染、哮吼、湿疹、过敏、喘息、骨折。将2000名孕妇随机分配至每日2.4克鱼油(55% EPA和37% DHA,甘油三酯形式)组或安慰剂组。补充从妊娠第24周(22-26周)开始,直至分娩后1周。试验分配将根据干预前母血EPA+DHA水平通过干血筛查试验确定。水平低(低于总脂肪酸的4.7%)的女性将被分配到鱼油随机对照试验。母血将用于遗传、代谢组学和蛋白质组学分析。将对儿童进行3年随访,纵向登记家长报告的症状、诊断、药物使用和住院情况。主要结局是至3岁时的持续性喘息或哮喘,预设分析

【主题与分类】

主题标签:Asthma、Respiratory Tract Infections、Gastrointestinal Infection、Croup、Eczema、Allergy、Wheezing、Fractures, Bone、Development, Child、Cognition Disorders in Children。本站分类:呼吸系统疾病/哮喘。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06560255

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    • 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、呼吸道感染、胃肠道感染、哮吼、湿疹、过敏、喘息、骨折、骨骼。将2000名孕妇随机分配至每日2.4克鱼油组(55% EPA和37% DHA,三酰甘油形式)与安慰剂组。补充从妊娠第24周(22-26周)开始,直至分娩后1周。试验分配将基于干预前母亲血液中EPA+DHA水平,通过干血筛查检测确定。水平较低(低于总脂肪酸的4.7%)的女性将被分配至鱼油随机对照试验。母亲血液将用于遗传、代谢组学和蛋白质组学分析。将对儿童进行3年随访,纵向登记家长报告的症状、诊断、药物使用和住院情况。主要结局是至3岁时的持续性喘息或哮喘,并预先分析母亲基因型对效果的修饰作用。次要结局是至3岁时的下呼吸道感染、胃肠道感染、哮吼、令人困扰的肺部症状、湿疹、过敏、骨折、发育里程碑、心理健康、认知和生长。

计划在揭盲后对主要和次要结局进行随访,从3岁至6岁。

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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