创新性类固醇治疗减少儿童首次鼻病毒诱发喘息后哮喘发生

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为创新性类固醇治疗减少儿童首次鼻病毒诱发喘息后哮喘发生,属于呼吸系统疾病/哮喘领域

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clinicaltrials
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其他预测AsthmaInflammation
Innovative Steroid Treatment to Reduce Asthma Development in Children After First-time Rhinovirus Induced Wheezing

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

创新性类固醇治疗减少儿童首次鼻病毒诱发喘息后哮喘发生

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为创新性类固醇治疗减少儿童首次鼻病毒诱发喘息后哮喘发生,属于呼吸系统疾病/哮喘领域。源站描述指出哮喘是挪威及全球日益严重的公共卫生问题,其发生与遗传和环境因素复杂交互有关,当前认为对过敏原或呼吸道病毒等环境因素的异常免疫应答导致遗传易感个体慢性炎症的启动和持续,且哮喘起源于生命早期,但出生前及一岁内减少屋尘、宠物和烟草烟雾暴露并鼓励母乳喂养、延迟引入固体食物的干预措施在预防哮喘方面效果有限。数据可用于哮喘早期干预与预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Asthma, Inflammation. 哮喘是挪威及全球一个主要且日益严重的公共卫生问题。哮喘发生率增加的原因仍知之甚少。然而,该疾病是遗传和环境因素复杂相互作用的结果。目前对哮喘发病机制的观点是,对环境因素(如过敏原或呼吸道病毒)的异常免疫应答,导致了遗传易感个体慢性炎症的启动和持续。越来越明显的是,哮喘起源于生命早期。然而,在出生前和生命第一年采取的干预措施,即减少或消除对屋尘、宠物和烟草烟雾的暴露,同时鼓励母乳喂养并延迟引入固体食物,在预防哮喘方面仅产生了微小效果。

【主题与分类】

主题标签:Asthma、Inflammation。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/NCT03889743

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03889743

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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、炎症。哮喘在挪威及其他地区是一个日益严重的主要公共卫生问题。哮喘发病率上升的原因仍知之甚少。然而,该疾病是遗传与环境因素复杂相互作用的结果。目前对哮喘发病机制的观点是,对环境因素(如过敏原或呼吸道病毒)的异常免疫反应导致了遗传易感个体慢性炎症的起始和持续。越来越明显的是,哮喘起源于生命早期。然而,在出生前和出生后第一年采取的干预措施——减少或消除对室内灰尘、宠物和烟草烟雾的暴露,同时鼓励母乳喂养并延迟引入固体食物——在预防哮喘发展方面仅产生了微小效果。因此,迫切需要开发预防幼儿哮喘的新方法。近期证据表明,鼻病毒感染是儿童急性喘息和哮喘加重的主要且独立的触发因素。

鼻病毒可能导致儿童出生后前2年内20-40%的急性喘息发作(毛细支气管炎),以及较大儿童中高达90%的哮喘急性加重。鼻病毒作为早期喘息的病因尤其引人关注,因为它与反复喘息及至13岁时医生诊断的哮喘密切相关。据报道,这种效应的强度在生命早期比值比为3至10。此前,哮喘风险增加的个人客观标志物主要与特应性发展的存在相关,但伴有湿疹的特应性疾病通常出现较晚,在2-3岁时才显现。将生命早期鼻病毒相关喘息理解为哮喘的早期标志物,这为通过识别哮喘风险增加的儿童来有效实施哮喘二级预防开辟了新的机会。

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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