大豆异黄酮用于哮喘高危城区婴儿(SIRA)研究

SIRA 研究是 clinicaltrials.gov 收录的呼吸系统疾病/哮喘类临床试验数据集,聚焦喘息与儿童哮喘。研究为单中心、随机、四盲、安慰剂对照、平行组设计,纳入 65 名携带 PAI-1 风险基因型、不足 12 月龄的高危婴儿,随机分入口服异黄酮补充剂组(剂量与大豆配方奶粉相近)或匹配安

Rajesh KumarRajesh Kumar
clinicaltrials
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时间序列预测WheezingAsthma in Children
Soy Isoflavones For Inner City Infants At Risk For Asthma (SIRA) Study

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

大豆异黄酮用于哮喘高危城区婴儿(SIRA)研究

SIRA 研究是 clinicaltrials.gov 收录的呼吸系统疾病/哮喘类临床试验数据集,聚焦喘息与儿童哮喘。研究为单中心、随机、四盲、安慰剂对照、平行组设计,纳入 65 名携带 PAI-1 风险基因型、不足 12 月龄的高危婴儿,随机分入口服异黄酮补充剂组(剂量与大豆配方奶粉相近)或匹配安慰剂组。受试者先经历最长 12 个月的导入期后随机化,治疗期 7 个月,治疗结束后随访观察 1 年。数据可用于评估大豆异黄酮对高危婴儿喘息及哮喘发生风险的干预效果(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:喘息、儿童哮喘。本研究设计为单中心、随机、四盲、安慰剂对照、平行组临床试验。我们将纳入 65 名携带 PAI-1 风险基因型、不足 12 月龄的高危婴儿,并将其随机分配至两个治疗组之一。治疗组分别为口服异黄酮补充剂(剂量与大豆配方奶粉中所见相似)或匹配的安慰剂。筛查将在每年全年进行,基因分型在首次访视时进行,并在随机化后对具有风险基因型的个体承担照护。将有一个最长 12 个月的研究导入期,届时受试者将被随机化。每名受试者的治疗期将持续 7 个月,并在治疗结束后有 1 年的观察期。在随机化时,研究者将确保

【主题与分类】

主题标签:Wheezing、Asthma in Children。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/NCT05667701

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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

条件:喘息、儿童哮喘。本研究设计为单中心、随机、四重盲法、安慰剂对照、平行组临床试验。我们将纳入65名具有PAI-1风险基因型的高危婴儿,年龄小于12个月,并将他们随机分配至两个治疗组之一。治疗组将接受口服异黄酮补充剂(剂量与大豆配方奶粉中所见相似)或匹配的安慰剂。筛查将在每年全年进行,基因分型在首次访视时进行,随机化后由研究人员承担具有风险基因型个体的医疗照护。将设有一个长达12个月的研究导入期,届时受试者将被随机化。每个参与者的治疗期将持续7个月,治疗结束后将有1年的观察期。在随机化时,研究人员将承担所有喘息疾病的儿童照护。受试者将在接下来的6次访视中接受虚拟或面对面访视,随后在治疗结束时进行面对面访视。受试者还将在病毒性疾病期间进行面对面访视。

在随机分组时、治疗结束时、病毒性疾病期间以及研究结束时,受试者将接受鼻拭子和鼻吸采样。血液采集将在随机分组时、治疗结束时和研究结束访视时进行。粪便将在随机分组时、治疗第3或第4个月、治疗结束时以及观察年末的研究结束时采集,用于微生物组评估。本研究还将使用可穿戴设备测量婴儿肺功能,以评估夜间呼气变异性。该测量将在随机分组时、病毒性疾病期间、治疗结束时以及1年观察期结束后的研究结束时进行。每位参与者的治疗期将持续7个月,此后进行1年观察期。

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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