儿童毛细支气管炎等渗盐水试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为儿童毛细支气管炎的等渗盐水治疗研究,本站归类于呼吸系统疾病/哮喘

基本信息
资源简介
儿童毛细支气管炎等渗盐水试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为儿童毛细支气管炎的等渗盐水治疗研究,本站归类于呼吸系统疾病/哮喘。源站描述显示,这是一项由研究者发起的多中心、开放标签、三臂随机对照非劣效性试验,研究地点为丹麦东部七家儿科部门,纳入 0-12 个月因毛细支气管炎入住儿科或急诊且父母知情同意的儿童,按 1:1:1 计算机随机分为雾化等渗盐水、等渗盐水鼻腔冲洗或完全不使用等渗盐水治疗三组。数据可用于呼吸系统疾病治疗比较与临床研究分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:毛细支气管炎、呼吸系统疾病、儿童哮喘、病毒感染、急性呼吸道感染。设计:一项由研究者发起的、多中心、开放标签、三臂随机、对照非劣效性试验。研究地点:丹麦东部的七个儿科部门(Slagelse Hospital、Holbæk Hospital、Zealand University Hospital Roskilde、Copenhagen University Hospital Hvidovre、Copenhagen University Hospital Herlev、Nordsjaellands Hospital 和 Nykoebing Falster Hospital)。参与者:因毛细支气管炎入住丹麦东部儿科部门或急诊科、且父母提供知情同意参与的 0-12 个月儿童。随机化:参与儿童通过计算机随机化按 1:1:1 分配至雾化等渗盐水、等渗盐水鼻腔冲洗或完全不使用等渗盐水治疗。
【主题与分类】
主题标签:Bronchiolitis、Respiratory Disease、Asthma in Children、Viral Infection、Acute Respiratory Infection。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/NCT05902702
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05902702
标准获取流程:
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
病症:细支气管炎、呼吸系统疾病、儿童哮喘、病毒感染、急性呼吸道感染。设计:由研究者发起、多中心、开放标签、三臂随机、对照非劣效性试验。研究地点:丹麦东部七个儿科部门(Slagelse医院、Holbæk医院、西兰大学医院Roskilde、哥本哈根大学医院Hvidovre、哥本哈根大学医院Herlev、Nordsjaellands医院和Nykoebing Falster医院)。参与者:在丹麦东部儿科部门或急诊科因细支气管炎住院的0-12个月大儿童,其父母提供知情同意参与。随机化:参与儿童通过计算机随机化按1:1:1比例分配至雾化等渗盐水、等渗盐水鼻腔冲洗或完全不进行等渗盐水治疗。参与儿童将采集鼻腔样本并检测一组病毒病原体。
上呼吸道呼吸道样本的剩余物质(1毫升鼻黏膜液)将储存在研究生物样本库中,直至2030年12月31日,并通过宿主转录组学和代谢组学、气道微生物组的16S测序以及宏转录组学,用于细支气管炎的亚型分型以及开发个性化治疗和预测日后哮喘。所有其他治疗均按照标准护理指南进行。样本量:通过总共纳入249名儿童(每组83名),研究者可以证明鼻冲洗或雾化生理盐水相对于无生理盐水在住院时间方面的非劣效性,非劣效性界限为12小时,α为2.5%,把握度为80%。研究者计划总共纳入300名儿童,以计入脱落病例。招募:只有在父母双方均提供知情同意的情况下,儿童才会被纳入。展望:本研究可能会改进目前对细支气管炎儿童的支持性治疗实践。如果发现生理盐水有帮助,可能会被纳入全球指南。如果未发现生理盐水有效,医生可能会停止花费
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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