吸入器训练器疗效研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06461403

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   • 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

疾病：哮喘、慢性阻塞性肺疾病（COPD）、COPD急性加重。研究团队将从芝加哥大学医学院的住院服务、COPD/APN诊所、普通内科诊所和/或肺科诊所的住院或门诊环境中招募140名患者，直至所有参与者招募完毕（大约历时12个月）。患者将被随机分配到两种治疗条件之一：一种包括使用吸入器训练装置，另一种采用我们的标准简短干预。在获得知情同意后，参与者将完成评估，包括通过肺量计进行肺功能测试，并通过吸入器训练装置学习项目或标准教育技术接受吸入器教育。随机分配到吸入器训练装置组的参与者将接受如何使用其吸入器及吸入器训练装置的培训。吸入器训练装置将监测患者的吸气波形，以基于客观指标确认技术依从性，并提供如何更好地执行技术的反馈。参与者将在基线后6周内继续使用其吸入药物并配合吸入器训练装置。

他们将在初次指导后6周返回，接受面对面的评估，内容包括吸入器使用技能、肺功能和急性医疗资源使用情况。最后，在完成6周访视后，将进行一项研究后半结构化访谈，以收集关于该设备的反馈。该访谈将在6周随访访视期间或之后通过电话或Zoom通话进行。访谈中，将采用由行为预测与改变整合模型（IM）指导的标准引导框架，以获取关于培训体验的反馈。研究团队还将促使参与者就吸入器及培训系统的设计、内容和功能提供反馈。此外，还将使用额外的提示和问题，以确保所提供的信息能够反映参与者对

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。