MCT与辣椒素激发试验诊断慢性咳嗽
研究对象为 80 名 18-75 岁非吸烟成人，且未使用血管紧张素转换酶抑制剂、入组前六周内无呼吸道感染迹象。研究评估非吸烟慢性咳嗽成人中 BHR 的患病率、UACS 与 GERD 患者中 BHR 的患病率、BHR 与咳嗽反射敏感性的关系、MCT 对 CVA 的诊断准确性及其区分 CVA 与其他慢性
基本信息
资源简介
MCT与辣椒素激发试验诊断慢性咳嗽
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦慢性咳嗽的诊断研究，覆盖 Cough、Cough Variant Asthma、Upper-Airway Cough Syndrome、GERD、Allergic Rhinitis 等病症。研究对象为 80 名 18-75 岁非吸烟成人，且未使用血管紧张素转换酶抑制剂、入组前六周内无呼吸道感染迹象。研究评估非吸烟慢性咳嗽成人中 BHR 的患病率、UACS 与 GERD 患者中 BHR 的患病率、BHR 与咳嗽反射敏感性的关系、MCT 对 CVA 的诊断准确性及其区分 CVA 与其他慢性咳嗽病因的价值，以及 BHR、FeNO 和诱导痰嗜酸性粒细胞计数对哮喘治疗反应的预测价值（来源。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：病症：Cough、Cough Variant Asthma、Upper-Airway Cough Syndrome、GERD、Allergic Rhinitis。本研究的目标如下：1. 评估非吸烟慢性咳嗽成人中 BHR 的患病率；2. 评估 UACS 和 GERD 患者中 BHR 的患病率；3. 评价 BHR 与咳嗽反射敏感性之间的关系；4. 评估 MCT 在 CVA 中的诊断准确性，特别关注其区分 CVA 与其他慢性咳嗽病因（尤其是 GERD）的价值；5. 评估 BHR、呼出气一氧化氮分数（FeNO）和诱导痰嗜酸性粒细胞计数在预测哮喘治疗反应方面的预后价值。研究组将包括 80 名非吸烟成人（18-75 岁），他们未接受血管紧张素转换酶抑制剂治疗，且在入组前六周内无呼吸道感染迹象。
【主题与分类】
主题标签：Cough、Cough Variant Asthma、Upper-Airway Cough Syndrome、GERD、Allergic Rhinitis。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/NCT03363698
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03363698
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- OpenDataLab:
数据说明
条件：咳嗽、咳嗽变异性哮喘、上气道咳嗽综合征、胃食管反流病、过敏性鼻炎。本研究具有以下目标：1. 评估非吸烟成人慢性咳嗽患者中支气管高反应性（BHR）的患病率，2. 评估上气道咳嗽综合征（UACS）和胃食管反流病（GERD）患者中BHR的患病率，3. 评估BHR与咳嗽反射敏感性之间的关系，4. 评估甲胆碱激发试验（MCT）在咳嗽变异性哮喘（CVA）中的诊断准确性，特别关注其在区分CVA与其他慢性咳嗽病因（尤其是GERD）方面的鉴别价值，5. 评估BHR、呼出气一氧化氮分数（FeNO）和诱导痰嗜酸性粒细胞计数在预测哮喘治疗反应方面的预后价值。研究组将由80名非吸烟成人（18-75岁）组成，这些患者未接受血管紧张素转换酶抑制剂治疗，入组前六周内无呼吸道感染迹象，胸部X线检查正常，并因咳嗽持续至少八周而被转诊至医院。
在获得知情同意后，将针对慢性咳嗽最常见病因进行诊断性检查：病史采集、体格检查、胸部X线摄影，部分病例行胸部计算机断层扫描、肺功能检查（肺量计、呼出气一氧化氮分数、乙酰甲胆碱激发试验）、实验室检查（总免疫球蛋白E浓度、全血细胞计数）、皮肤点刺试验、诱导痰细胞计数、鼻旁窦计算机断层扫描及耳鼻喉科会诊、24小时阻抗联合pH监测、视频喉镜检查及辣椒素咳嗽激发试验。咳嗽严重程度将评估两次（入院时及病因治疗六周后），采用视觉模拟量表（VAS）、波兰版莱斯特咳嗽问卷（LCQ）及辣椒素吸入咳嗽激发试验。若乙酰甲胆碱激发试验结果阳性，则假定咳嗽变异性哮喘为慢性咳嗽病因，并给予吸入性类固醇联合长效β受体激动剂治疗至少4周。若无满意
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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