抗炎治疗期间症状性哮喘成人与儿童呼出气NO监测研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦呼吸系统疾病中的哮喘,研究对象为接受抗炎治疗的症状性哮喘成人与儿童

基本信息
资源简介
抗炎治疗期间症状性哮喘成人与儿童呼出气NO监测研究
该数据集英文名为 Study of Monitoring Exhaled NO in Symptomatic Asthmatic Adults and Children During Anti-inflammatory Treatment,来源于 clinicaltrials.gov,在本站归入呼吸系统疾病 / 哮喘分类,主题标签为 Asthma。其研究对象为接受抗炎治疗的症状性哮喘成人与儿童,核心关注点是呼出气一氧化氮(NO)的监测。哮喘是一种慢性气道炎症性疾病,慢性炎症使气道呈高反应性,在暴露于各种危险因素时发生支气管收缩、黏液栓和炎症加重,导致气流受限,并反复出现喘息、气短、胸闷和咳嗽,尤其在夜间或清晨。呼出气 NO 检测作为一种无创评估气道炎症的手段,在该数据集中被置于抗炎治疗背景下加以考察。
【数据集背景】
哮喘是一种慢性气道炎症性疾病。慢性炎症状态下的气道具有高反应性,当气道暴露于各种危险因素时,会因支气管收缩、黏液栓形成和炎症加剧而发生阻塞和气流受限。哮喘会导致喘息、气短、胸闷和咳嗽的反复发作,尤其在夜间或清晨更为明显。NO 是一种重要的内源性调节分子,广泛分布于全身。呼出气中 NO 的检测最早于 1991 年被报道,此后不久即发现哮喘患者呼出气中的 NO 水平升高。目前已有大量证据表明,测量呼出气中 NO 浓度可为评估炎症性气道疾病提供一种有用的无创方法。该数据集正是在这一背景下,聚焦于接受抗炎治疗的症状性哮喘成人与儿童群体中呼出气 NO 的监测。
【数据内容】
该数据集的主题标签为 Asthma,所属分类为呼吸系统疾病 / 哮喘,研究对象为接受抗炎治疗的症状性哮喘成人与儿童。数据集围绕呼出气 NO 的监测展开,涉及呼出气 NO 浓度这一无创炎症评估指标在抗炎治疗过程中的应用。关于数据集的具体样本量、变量字段、随访时间点、测量设备与数值范围等细节,源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述指出,呼出气 NO 检测是一种评估炎症性气道疾病的非侵入性方法,且呼出气 NO 在哮喘患者中升高。关于具体的采集流程、测量方案、入排标准与数据收集周期,源站未提供。
【适用场景】
基于其主题与研究对象,该数据集适用于与哮喘气道炎症无创评估相关的研究场景,尤其是关注接受抗炎治疗的症状性哮喘成人与儿童群体中呼出气 NO 监测的应用。关于具体的适用分析类型与使用目的,源站未提供。
【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。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00388570
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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:哮喘。哮喘是一种慢性气道炎症性疾病。慢性炎症的气道呈高反应性;当气道暴露于各种危险因素时,气道发生阻塞和气流受限(由支气管收缩、黏液栓和炎症加重所致)。哮喘引起反复发作的喘息、气短、胸闷和咳嗽,尤其在夜间或清晨。NO是一种重要的内源性调节分子,广泛分布于全身。1991年首次报道了呼出气中NO的检测,此后不久即表明哮喘患者呼出气中NO水平升高。现有大量证据表明,测定呼出气中NO浓度提供了一种评估炎症性气道疾病的有用无创方法。除非同时存在炎症,支气管痉挛时呼出气NO并不升高。呼出气NO可能在区分临床哮喘的炎症成分与支气管痉挛成分方面具有重要价值,并且有助于指导类固醇和其他抗炎药物的治疗使用。
一项针对哮喘患者与非哮喘受试者的研究表明,在条件相似且尽可能一致地进行检查时,固定式设备NIOX®与手持式设备NIOX MINO®在NO测量值比较方面存在实质等效性。在一项使用固定式设备NIOX®的研究中,对未使用过类固醇且病情不稳定的成人和儿童哮喘受试者,在吸入皮质类固醇治疗两周前后测量了呼出气NO。结果为呼出气NO平均降低50.5%。研究还将呼出气NO的变化与标准哮喘结局指标、哮喘症状及肺量计检查的变化进行了比较。
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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