中国哮喘队列研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，为单中心观察性前瞻性纵向队列研究，建立标准化哮喘队列，纳入 400 例符合 2023 GINA 诊断标准的哮喘患者
基本信息
资源简介
中国哮喘队列研究
The Cohort Study for Asthma in China 是一项在 clinicaltrials.gov 登记的观察性研究数据集，聚焦呼吸系统疾病中的支气管哮喘。该研究采用单中心、前瞻性、纵向队列设计，旨在建立标准化的哮喘队列，纳入 400 例符合 2023 年 GINA 哮喘诊断标准、能够按方案参与研究并签署知情同意书的患者。研究收集肺功能检查、胸部 CT、诱导痰等基线数据，并对患者进行 2 年及以上的随访，同时将血液样本运送至指定实验室保存并开展生物标志物检测，以探索生物标志物参与哮喘发病机制的机制，并识别与疾病结局相关的可治疗特征。
【数据集背景】
哮喘是一种异质性显著的慢性气道疾病，其发病机制和疾病结局的个体差异较大，建立标准化、前瞻性、纵向随访的哮喘队列对于深入理解疾病机制和识别可干预特征具有基础性意义。该数据集来源于 clinicaltrials.gov 登记的一项单中心观察性前瞻性纵向队列研究，研究目的明确指向探索参与哮喘发病机制的生物标志物，并识别与疾病结局相关的可治疗特征。研究不向患者施加额外的研究性药物，属于观察性设计，受试者纳入以 2023 年 GINA 哮喘诊断标准为依据，并要求能够按照研究方案参与研究并签署知情同意书。该数据集在分类上归属于呼吸系统疾病下的哮喘方向，主题标签为支气管哮喘。
【数据内容】
该数据集围绕 400 例哮喘患者构建标准化队列，采集的内容包括基线数据与随访数据两大部分。基线数据涵盖肺功能检查、胸部 CT、诱导痰等项目；随访方面，患者接受 2 年及以上的纵向随访。此外，研究还涉及血液样本的采集，血液样本被运送至指定实验室保存并用于生物标志物检测。源站描述未提供各具体变量的字段级说明、测量单位、随访时间点的具体安排以及生物标志物的具体种类，相关细节源站未提供。
【采集与来源】
数据来源于 clinicaltrials.gov 登记的单中心观察性前瞻性纵向队列研究。研究对象为符合 2023 年 GINA 哮喘诊断标准、能够按照研究方案参与研究并签署知情同意书的患者，计划纳入 400 例。研究不应用额外的研究性药物。血液样本运送至指定实验室保存并进行生物标志物检测。源站未提供具体的招募时间窗口、随访间隔、样本运输与保存的温度条件及检测平台等信息。
【适用场景】
该数据集适用于哮喘发病机制相关的生物标志物研究，以及围绕疾病结局识别可治疗特征的分析工作；也可用于支持标准化哮喘队列的纵向观察性研究设计与方法学参考。由于研究为观察性设计且不施加额外研究性药物，其数据可用于描述真实临床环境下哮喘患者的基线特征与随访结局。源站未提供该数据集在其他具体研究场景中的适用性说明。
【使用方法】
源站描述明确，所有分析将采用全分析集进行，缺失数据按原样进行分析。这意味着使用者在开展分析时，应以全分析集作为主要分析人群，并对缺失数据采取按原样处理的方式，而非进行插补或剔除。源站未提供具体统计模型、变量定义、数据字典及配套分析代码等信息。
【质量与限制】
该研究为单中心设计，样本量为 400 例，随访时间为 2 年及以上，属于观察性前瞻性纵向队列，不涉及额外研究性药物的应用。分析采用全分析集，缺失数据按原样分析，这一处理方式意味着缺失情况可能对结果解读产生影响。源站未提供关于数据完整性、失访率、质量控制措施、偏倚评估及数据核查结果等信息。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式、许可条款、数据访问条件及使用限制等信息。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放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/NCT05937334
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
条件：哮喘，支气管哮喘。这是一项单中心观察性前瞻性纵向队列研究，旨在建立标准化的哮喘队列，由400名哮喘患者组成。收集包括肺功能检查、胸部CT、诱导痰等在内的基线数据，并对患者进行2年或以上的随访。纳入符合2023年GINA哮喘诊断标准、能够按照方案参与研究并签署知情同意书的受试者。不会对患者使用额外的研究药物。血液样本被运送至指定实验室保存并进行生物标志物检测。我们旨在探索生物标志物参与哮喘发病机制的机制，并识别与疾病结局相关的可治疗特征。所有分析将采用全分析集。缺失数据将按原样分析。统计分析将由中国科学院流行病学与统计学工作组使用SAS和SUDAAN软件进行。本研究将使用电子数据采集系统，同时也将采用纸质问卷施测方式。
问卷变量将在数据录入前进行核查。研究期间，主要研究者（PI）将负责整个流程的监查。工作组将负责数据清理和数据分析。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失？
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