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创建/更新时间

2026-10-19

资源简介

FEPED队列儿童呼吸结局数据集

该数据集英文名为 Respiratory Outcome of Children From the FEPED Cohort，来源于 clinicaltrials.gov，主题聚焦于儿童哮喘，属于呼吸系统疾病/哮喘分类。其研究对象为 FEPED 队列中 5 至 6 岁的儿童，旨在考察儿童呼吸系统结局与母亲孕期维生素 D 浓度之间的关联。研究以特异性气道阻力作为主要结局指标，并结合肺功能测试、点刺试验以及标准化的 ISAAC 问卷来评估哮喘与鼻炎症状。整体而言，该数据集围绕孕期维生素 D 状态与子代呼吸系统健康这一主题，提供了从母体暴露测量到儿童呼吸结局评估的研究设计框架，适用于儿童哮喘与呼吸系统疾病的流行病学与临床研究参考。

【数据集背景】

该数据集所依托的 FEPED 队列是一项法国孕妇队列，其设计初衷是研究孕期维生素 D 状态与先兆子痫风险之间的关联。该队列已具备 1400 名女性在妊娠早期、妊娠晚期以及脐带血中的维生素 D 浓度数据。在此基础上，本研究进一步从这些女性所生育的子女中选取 200 名儿童，将研究视角从孕期母体健康延伸至子代呼吸系统结局，重点关注儿童哮喘相关问题。研究背景体现了生命早期暴露与后续呼吸健康之间关联的研究兴趣，属于呼吸系统疾病尤其是儿童哮喘研究方向的数据资源。

【数据内容】

该数据集涉及的核心内容围绕 5 至 6 岁儿童的呼吸系统评估展开。儿童将接受肺功能测试与点刺试验，家长则填写 ISAAC 问卷，该问卷是一种用于评估哮喘与鼻炎症状的标准化问卷。研究的主要结局指标为特异性气道阻力。研究者将考察儿童特异性气道阻力与母亲妊娠早期测得的维生素 D 浓度之间的关联。此外，数据集背景中还涉及母体妊娠早期、妊娠晚期及脐带血的维生素 D 浓度信息，以及从 FEPED 队列中选取的 200 名儿童样本。主题标签为 Asthma in Children。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov。研究对象为从 FEPED 队列中选取的 5 至 6 岁儿童，样本量为 200 名，其母亲来自包含 1400 名法国孕妇的 FEPED 队列。数据采集方式包括儿童肺功能测试、点刺试验以及由家长填写的 ISAAC 标准化问卷。母体维生素 D 浓度数据在妊娠早期、妊娠晚期及脐带血中均可获得。研究的主要结局为特异性气道阻力，并围绕其与母亲妊娠早期维生素 D 浓度的关联进行分析。

【适用场景】

该数据集适用于儿童哮喘与呼吸系统疾病的流行病学研究，尤其是探讨生命早期母体维生素 D 状态与子代呼吸系统结局关联的场景。也可用于参考标准化问卷（ISAAC）与肺功能测试、点刺试验相结合的研究设计，以及以特异性气道阻力为主要结局指标的儿童呼吸健康评估研究。此外，对于基于既有孕妇队列开展子代随访研究的设计思路，该数据集亦具有参考价值。

【使用方法】

源站未提供。

【质量与限制】

源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT03229317

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03229317

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
部分平台提供 SDK，例如：
- 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

条件：儿童哮喘。将纳入FEPED队列中5至6岁的儿童。FEPED队列是一个法国孕妇队列，旨在研究妊娠期维生素D状态与子痫前期风险之间的关联。已有1400名女性在妊娠早期和晚期以及脐带血中的维生素D浓度数据。研究者将纳入这些女性所生的200名儿童。儿童将接受肺功能检查和点刺试验，父母将回答ISAAC问卷，该问卷是一份标准化问卷，旨在评估哮喘和鼻炎症状。本研究的主要结局将是特异性气道阻力。研究者将寻找特异性气道阻力与其母亲妊娠早期测得的维生素D浓度之间的关联。

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