高剂量口服孟鲁司特治疗儿童中重度急性哮喘发作的实用性随机对照试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦儿童中重度急性哮喘发作的临床研究。研究采用双臂平行随机对照设计,在标准治疗(SCS和吸入SABA)基础上,比较高剂量(30mg)孟鲁司特与相同安慰剂在5至17岁患儿中的效果

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其他预测Asthma; StatusAsthma in ChildrenAsthma AcuteAsthma AttackAcute Asthma Exacerbation
Pragmatic RCT of High-dose Oral Montelukast for Moderate and Severe Pediatric Acute Asthma Exacerbations

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

高剂量口服孟鲁司特治疗儿童中重度急性哮喘发作的实用性随机对照试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦儿童中重度急性哮喘发作的临床研究。研究采用双臂平行随机对照设计,在标准治疗(SCS和吸入SABA)基础上,比较高剂量(30mg)孟鲁司特与相同安慰剂在5至17岁患儿中的效果。数据覆盖哮喘、儿童哮喘、急性哮喘、哮喘发作及急性哮喘加重等主题,可用于分析治疗反应、评估随机化与盲法实施对结局的影响,支持哮喘急性发作管理的临床研究与预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:哮喘;状态、儿童哮喘、急性哮喘、哮喘发作、急性哮喘加重。研究概述:检验核心假设的方法将是在5至17岁中重度急性哮喘发作儿童中开展一项双臂平行随机对照试验,比较高剂量(30mg)孟鲁司特与相同安慰剂,作为SCS和吸入SABA标准治疗的附加治疗。尽管这一目标将使我们能够检验每个假设,但检验每个假设的能力独立于其他假设。随机化:研究者将使用4至8的随机排列区组,以尽量减少可能对治疗反应有独立关联的发作诱因的季节性偏倚。治疗分配和结局判定的设盲:研究者或临床团队对治疗分配的了解可能影响评估

【主题与分类】

主题标签:Asthma; Status、Asthma in Children、Asthma Acute、Asthma Attack、Acute Asthma Exacerbation。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/NCT03277170

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数据说明

疾病条件:哮喘;儿童哮喘状态、急性哮喘、哮喘发作、急性哮喘加重。研究概述:检验核心假设的方法将是开展一项双臂、平行随机对照试验,在5至17岁中重度急性哮喘加重儿童中,将高剂量(30mg)孟鲁司特与相同安慰剂进行比较,作为全身皮质类固醇(SCS)和吸入短效β2受体激动剂(SABA)标准治疗的附加治疗。尽管这一目标将使我们能够检验每一项假设,但检验各项假设的能力彼此独立。随机化:研究者将使用4至8的随机排列区组,以尽量减少加重诱因的季节性偏倚,这些诱因可能与治疗反应存在独立关联。治疗分配和结局判定的设盲:研究者或临床团队知晓治疗分配可能影响结局评估。分配隐藏将尽量减少这一偏倚。研究者将遵循既定程序,以维持对受试者、临床试验助理(CTA)和数据分析人员的设盲。

目标1:检验主要假设 研究者将在2小时治疗前后通过脉冲振荡法在5Hz下测定气道阻力(%R5)来评估肺功能。主要目标的预期结果:研究者预期,与标准治疗相比,高剂量孟鲁司特将使%R5至少改善15%,并使%FEV1在治疗前至给药后2小时之间改善10%。研究者作出此预期的依据是:(1)已知白三烯在急性哮喘发作期间对气道炎症的作用;8-11(2)已知皮质类固醇在体内不抑制白三烯合成;7(3)Camargo及其同事在中度和重度急性哮喘发作患者中开展的高质量静脉孟鲁司特试验,证明肺功能快速且持续改善,并减少了对SCS的需求;25,26以及(4)静脉和口服孟鲁司特的药代动力学表明,高剂量口服孟鲁司特后的血清水平

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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