睡眠时长对城市哮喘儿童免疫平衡的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov,关注城市哮喘儿童的睡眠时长与免疫平衡之间的关系。源站描述指出,城市哮喘儿童因环境因素面临睡眠不足高风险,并存在免疫平衡改变,而过敏性哮喘主要由 Th1/Th2 细胞因子失衡驱动

基本信息
资源简介
睡眠时长对城市哮喘儿童免疫平衡的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov,关注城市哮喘儿童的睡眠时长与免疫平衡之间的关系。源站描述指出,城市哮喘儿童因环境因素面临睡眠不足高风险,并存在免疫平衡改变,而过敏性哮喘主要由 Th1/Th2 细胞因子失衡驱动。健康成人实验显示,睡眠缩短会升高炎症细胞因子和某些 Th2 细胞因子水平,恢复睡眠则有助于免疫平衡回归。该数据可用于研究睡眠时长在哮喘儿童免疫功能和哮喘活动中的作用(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:儿童哮喘、睡眠卫生、睡眠不足。城市哮喘儿童因环境危及睡眠和哮喘管理而处于短睡眠高风险。此外,该群体存在免疫平衡改变,这是导致哮喘发病率和睡眠健康个体差异的关键生物学过程。过敏性哮喘是一种慢性炎症性疾病,主要由 T helper 1 (Th1)/2 (Th2) 细胞因子平衡紊乱驱动,以 Th2 细胞因子(IL-4、IL-5 和/或 IL-13)占优势为特征。健康成人的实验发现表明,睡眠缩短会增加炎症细胞因子(如 IL-6)和某些 Th2 细胞因子水平,而睡眠限制后的恢复睡眠可促进免疫平衡回归。睡眠时长是否在城市哮喘儿童的免疫功能及相关哮喘活动中起关键作用,仍有待研究。
【主题与分类】
主题标签:Asthma in Children、Sleep Hygiene、Sleep, Inadequate。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/NCT05420766
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放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/NCT05420766
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:儿童哮喘、睡眠卫生、睡眠不足。城市哮喘儿童由于环境不利于睡眠和哮喘管理,面临睡眠时间短的高风险。此外,该群体还遭受免疫平衡改变的困扰,这是导致哮喘发病率和睡眠健康个体差异的关键生物学过程。过敏性哮喘是一种慢性炎症性疾病,主要由T辅助细胞1(Th1)/2(Th2)细胞因子平衡紊乱驱动,表现为Th2细胞因子(IL-4、IL-5和/或IL-13)占优势。健康成年人的实验研究表明,缩短睡眠会增加炎症细胞因子(如IL-6)和某些Th2细胞因子水平,而睡眠限制后的恢复睡眠有助于免疫平衡的恢复。睡眠时长是否在城市哮喘儿童的免疫功能和相关哮喘活动中发挥关键作用,仍是一个科学空白。
研究人员采用了一种以睡眠时长为目标的实验设计,原因在于:(1)城市环境与哮喘症状相互作用,导致睡眠时间缩短;(2)睡眠时长是一种可改变的行为,但在城市哮喘儿童的临床护理中被忽视;(3)实验数据对于检验睡眠时长作为免疫平衡与哮喘潜在机制的因果联系至关重要。研究团队将招募患有持续性过敏性哮喘且睡眠时长充足(9-11小时)的城市儿童(N=204;年龄7-11岁),他们将完成一项为期4周的受试者内实验方案,包括3个预定的实验性睡眠条件:(1)1周稳定睡眠(个体化;卧床时间9-11小时),(2)1周缩短睡眠(卧床时间减少1.5小时),以及(3)2周恢复睡眠(卧床时间增加1.5小时)。睡眠时长(活动记录仪)和肺功能(家用肺量计)将每日监测,免疫生物标志物将每周评估一次,并在缩短睡眠期的中点进行评估。为控制研究时间效应,三分之一的样本将在整个4周方案中仅接受稳定睡眠时间表。在该项目中,研究
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




