外源性因素对食物过敏的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦外源性因素对食物过敏的影响,研究对象为 Peanut Hypersensitivity 人群,计划纳入 100 名受试者

Cambridge University Hospitals NHS Foundation TrustCambridge University Hospitals NHS Foundation Trust
clinicaltrials
浏览 12
基因组分类Peanut Hypersensitivity
The Effect of Extrinsic Factors on Food Allergy

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

外源性因素对食物过敏的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦外源性因素对食物过敏的影响,研究对象为 Peanut Hypersensitivity 人群,计划纳入 100 名受试者。数据涉及在哮喘控制良好、受试者休息充分且无病毒感染证据时进行花生基线激发,并开展为期两天的双盲安慰剂对照花生激发试验,记录主观与客观剂量阈值及严重程度评分。可用于分析外源性因素与花生过敏反应严重程度的关系,以及哮喘控制状态对食物激发结果的影响(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Peanut Hypersensitivity。N=100 名受试者将在不加重外源性因素的情况下接受花生基线激发。这些初始基线激发将在哮喘控制良好(通过正常肺功能测定值验证)、受试者处于休息状态且无病毒感染证据(临床病史和检查)时进行。将进行为期两天的双盲安慰剂对照花生激发试验(DBPCPC)。受试者在两天中的一天接受全部安慰剂剂量或全部活性剂量。每天包括全部八剂,间隔 20 分钟(3microg 至 1g)。活性剂量隐藏在经过盲法效力评估的载体中。将记录主观和客观剂量阈值以及激发结果的严重程度评分。受试者将收到详细的书面和口头建议,在下次激发前避免食用花生。

【主题与分类】

主题标签:Peanut Hypersensitivity。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/NCT01429896

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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:花生过敏。N=100名受试者将接受基线花生激发试验,且不伴有外在加重因素。这些初始基线激发试验将在哮喘控制良好(经正常肺功能值验证)、受试者处于休息状态且无病毒感染证据(依据临床病史和检查)时进行。将进行为期两天的双盲安慰剂对照花生激发试验(DBPCPC)。受试者在两天中的一天接受全部安慰剂剂量或全部活性剂量。每天包含全部八剂,间隔20分钟(3微克至1克)。活性剂量隐藏在经过盲法效力评估的载体中。将记录主观和客观剂量阈值以及激发结局的严重程度评分。受试者将收到详细的书面和口头建议,在下次激发试验前避免食用花生。所有受试者将被要求随身携带口服抗组胺药和可注射肾上腺素。所有在初始基线DBPCFC期间出现临床反应的参与者将按拉丁方设计随机分配至6种平衡交叉干预序列之一。

每组按不同顺序轮换进行另外三项激发试验:对照(无外源性因素)、运动和睡眠限制。1. 对照激发试验 受试者在过去三个月内不得对花生发生任何意外反应。该激发试验将在哮喘控制良好(经肺量计检查正常值验证)、受试者休息充分(将检查前一周的睡眠日记)且无病毒感染(临床病史和检查)时进行。将进行花生激发试验(与初始基线DBPCFC完全相同)。将记录剂量阈值和激发试验结果的严重程度评分。2. 运动激发试验 受试者在前一次激发试验至少三个月后,以运动作为外源性因素重复进行花生激发试验。受试者不得对花生发生任何意外反应

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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