儿童哮喘皮质类固醇异质性试验:地塞米松与甲泼尼龙治疗儿童危重哮喘的对比试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为儿童哮喘皮质类固醇异质性试验(PATCH),比较地塞米松与甲泼尼龙用于儿童危重哮喘的治疗

Johns Hopkins All Children's HospitalJohns Hopkins All Children's Hospital
clinicaltrials
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表格Asthma (Diagnosis)
Pediatric Asthma Trial of Corticosteroid Heterogeneity (PATCH): Trial of Dexamethasone Versus Methylprednisolone for Pediatric Critical Asthma

基本信息

模态
表格
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

儿童哮喘皮质类固醇异质性试验:地塞米松与甲泼尼龙治疗儿童危重哮喘的对比试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为儿童哮喘皮质类固醇异质性试验(PATCH),比较地塞米松与甲泼尼龙用于儿童危重哮喘的治疗。数据覆盖呼吸系统疾病/哮喘方向,涉及急性哮喘发作的炎症机制、外源性皮质类固醇治疗、雾化支气管扩张剂疗效,以及给药剂量、频率、途径和方式等专家讨论议题。可用于了解儿童重症监护室(PICU)中静脉皮质类固醇治疗儿童危重哮喘的研究背景与试验设计信息(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:哮喘(诊断)。急性哮喘发作由失调的肺部炎症通路引起,因此标准治疗包括及时给予外源性皮质类固醇(SCs)。17 这些药物可平息由气道和全身白细胞介导的炎症过程,并已被证明可提高雾化支气管扩张剂(即 β-2 激动剂)的疗效。18-23 专家医学界仍在持续讨论特定 SCs 的优越性,包括剂量、给药频率、途径和给药方式。虽然 SCs 对哮喘发作的益处已在观察性数据和罕见的早期试验中得到证明,但只有一项由研究者小组 6 开展的前瞻性试验专门比较了在儿科重症监护室(PICU)环境中因危重哮喘(CA)住院儿童的静脉 SCs。1 因此,具体的静脉

【主题与分类】

主题标签:Asthma (Diagnosis)。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/NCT07455396

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    • 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

病症:哮喘(诊断)。急性哮喘发作由失调的肺部炎症通路引起,因此标准治疗包括及时给予外源性SCs。17 这些药物能平息由气道和全身白细胞介导的炎症过程,并已被证明能提高雾化支气管扩张剂(即β-2受体激动剂)的疗效。18-23 医学专家界对于特定SCs的优越性,包括剂量、给药频率、给药途径和给药方式,仍存在持续的讨论。尽管SCs对哮喘发作的益处已在观察性数据和罕见的早期阶段试验中得到证实,但仅有由研究小组6进行的一项前瞻性试验专门比较了在儿科重症监护室(PICU)环境中因CA住院儿童使用静脉注射SCs的情况。1 因此,针对CA的具体静脉注射SCs由临床提供者根据其判断选择,观察到多种多样的情况,包括ODD DM 0.6mg/kg/剂,持续2天;q6h DM 0.25 mg/kg/剂,持续2天;以及MP 1mg/kg/剂,每6小时一次,持续5天24。

在研究者针对儿童CA使用SCs的早期临床试验中,研究者比较了q6H DM与MP,未发现SC相关特别关注不良事件(AESI)、持续β-2-激动剂暴露及住院LOS存在差异。6 常规终点(即死亡率、有创机械通气(IMV)和LOS)在儿童CA病例中变异性有限且较为罕见。因此,研究者研究团队及其他团队提出了更具实用性的临床终点,包括相同原因再住院率、出院后额外SC暴露率,以及QOL标志物,包括缺课/缺赛天数,以及经过验证的QOL量表(即mini-儿童哮喘生活质量问卷(PAQLQ12-16))。对于从Johns Hopkins All Children’s出院的CA患儿,研究者估计CA再住院率并接受

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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