哮喘急性发作后哮喘发作门诊的效果

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06201728

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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

疾病情况：哮喘、哮喘发作。主要结局将按时间范围内的总急性加重次数进行分析，并作为时间依赖性变量（至急性加重时间）采用Kaplan Meier生存分析。将按纳入环境类型（急诊科/住院）、既往急性加重次数和嗜酸性粒细胞计数进行额外的亚组分析。将对所有次要结局进行额外分析。仅与干预组相关的分析（如肺量计检查和IOS）将把结果与首次随访就诊进行比较。将进行成本效益分析，根据最终结果比较随访成本和因减少急性加重而节省的成本。样本量计算——研究者基于既往研究假设，干预将在首次随访后的12个月内使急性加重减少20%。为达到0.05的α值和80%的把握度，每组需要88名患者。假设失访率（未完成至少2次门诊随访或失访电话随访）为20%，该研究每组需要115名患者（总计230名）。

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。