隐形触发因素：被动吸烟暴露与咨询干预对儿童哮喘影响的准实验研究
该数据集源自clinicaltrials.gov，聚焦儿童哮喘与被动吸烟暴露，收录一项在Fauji Foundation Hospital开展的准实验研究
基本信息
资源简介
隐形触发因素：被动吸烟暴露与咨询干预对儿童哮喘影响的准实验研究
该数据集英文名为 The Invisible Trigger: A Quasi-Experimental Study on the Effect of Passive Smoke Exposure and Counselling Intervention in Childhood Asthma，源自临床试验注册平台 clinicaltrials.gov，在本站归入呼吸系统疾病 / 哮喘分类。数据集聚焦儿童哮喘与被动吸烟暴露两个主题，收录一项在 Fauji Foundation Hospital 开展的准实验研究。该研究采用前后测设计，干预组接受针对被动吸烟危害与哮喘管理的结构化照护者咨询，并以 ACT 评分评估哮喘控制的改善情况。整体而言，该数据集围绕儿童哮喘患者在被动吸烟环境下的干预效果评估，为相关临床与公共卫生研究提供研究层面的信息参考。
【数据集背景】
儿童哮喘是常见的呼吸系统慢性疾病，环境中的被动吸烟暴露被认为是影响儿童哮喘控制的重要风险因素。该数据集所收录的研究正是在这一背景下设计：研究关注被动吸烟暴露对儿童哮喘的影响，并通过照护者咨询干预探索改善哮喘控制的可能性。研究地点为 Fauji Foundation Hospital，采用准实验研究设计，而非随机对照试验，这与其在真实临床环境中开展干预评估的定位相符。数据集在本站被归入呼吸系统疾病 / 哮喘分类，主题标签为 Childhood Asthma 与 Passive Smoke Exposure，便于关注儿童哮喘与环境暴露因素的研究者检索与识别。
【数据内容】
该数据集收录的是一项准实验研究的相关信息，研究条件涉及 Childhood Asthma 与 Passive Smoke Exposure。研究采用前后测设计，设置干预组，干预内容为针对照护者的结构化咨询，咨询主题包括被动吸烟的危害以及哮喘管理。研究使用 ACT 评分作为评估工具，用于衡量哮喘控制的改善情况。除上述研究设计、干预内容与评估指标外，数据集所包含的具体变量、样本量、记录条数及数据字段结构等，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，即临床试验注册平台。研究在 Fauji Foundation Hospital 开展，采用准实验研究设计与前后测评估方式。数据集的来源站描述中说明了研究条件、研究设计、干预组所接受的照护者咨询内容以及 ACT 评分的使用。关于数据采集的具体时间范围、采集流程、随访周期以及数据整理方式等细节，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于关注儿童哮喘与被动吸烟暴露关系的研究场景，也可用于了解照护者咨询干预在哮喘管理中的研究设计思路。由于研究采用前后测准实验设计并以 ACT 评分评估哮喘控制改善，该数据集可为相关领域的干预研究设计、评估指标选择提供参考。其主题标签与分类信息也有助于在呼吸系统疾病 / 哮喘领域内进行数据检索与归类。关于该数据集在其他具体研究场景中的适用性，源站未提供。
【使用方法】
该数据集源自临床试验注册平台，使用者可依据其研究设计信息了解干预组所接受的照护者咨询内容以及 ACT 评分的评估用途。关于数据访问方式、下载格式、使用条件及具体分析建议，源站未提供。
【质量与限制】
该研究采用准实验设计与前后测评估，而非随机对照设计，这一设计特征在解读干预效果时需予以考虑。数据集仅围绕单一研究机构 Fauji Foundation Hospital 开展的研究，关于样本规模、对照组设置、统计分析方法及结果数据等信息，源站未提供。因此，对该数据集的质量评价与局限性判断，源站未提供更多内容。
【引用与许可】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，关于引用格式、许可条款及使用授权等信息，源站未提供。
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/NCT07069192
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：儿童哮喘、被动吸烟暴露。在Fauji Foundation医院开展的一项采用前后测试设计的准实验研究。干预组接受了关于被动吸烟危害和哮喘管理的结构化照护者咨询。该研究使用ACT评分评估哮喘控制的改善情况。
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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