维生素D预防学龄前儿童病毒诱发哮喘研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于呼吸系统疾病/哮喘分类,围绕维生素D3补充预防学龄前儿童病毒诱发哮喘的多中心三盲随机平行组安慰剂对照试验

Professor Francine DucharmeProfessor Francine Ducharme
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表格预测AsthmaAsthma ExacerbationsPreschool ChildVitamin DUpper Respiratory InfectionRandomized Controlled StudySymptomsBronchodilator Agents
Vitamin D In the Prevention of Viral-induced Asthma in Preschoolers

基本信息

模态
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任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

维生素D预防学龄前儿童病毒诱发哮喘研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于呼吸系统疾病/哮喘分类,围绕维生素D3补充预防学龄前儿童病毒诱发哮喘的多中心三盲随机平行组安慰剂对照试验。覆盖1-5岁(<6岁)经医生诊断、以上呼吸道感染为主要诱因的哮喘儿童,在儿科哮喘、呼吸或过敏门诊及急诊科筛查入组,按中心分层1:1区组随机分配,随访7个月、每3.5个月访视并重复检测尿钙肌酐比。数据可用于研究维生素D补充对哮喘急性发作及症状的影响(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:哮喘、哮喘急性发作、学龄前儿童、维生素D、上呼吸道感染、随机对照研究、症状、支气管扩张剂。这是一项多中心三盲随机平行组、安慰剂对照的维生素D3补充试验。年龄1-5岁(<6岁)、经医生诊断为哮喘且主要由上呼吸道感染触发的儿童,将在儿科哮喘、呼吸或过敏门诊及急诊科接受筛查入组,并每年9月1日至1月31日(共4个招募年)随机分组,2022年起全年招募。使用计算机生成的随机列表,按中心分层,采用区组随机化方法以1:1分配儿童,以增强分配隐藏。儿童将随访7个月,每3.5个月访视3次,重复检测尿(钙肌酐比)。

【主题与分类】

主题标签:Asthma、Asthma Exacerbations、Preschool Child、Vitamin D、Upper Respiratory Infection、Randomized Controlled Study、Symptoms、Bronchodilator Agents。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/NCT03365687

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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:哮喘、哮喘急性发作、学龄前儿童、维生素D、上呼吸道感染、随机对照研究、症状、支气管扩张剂。这是一项多中心、三盲、随机、平行组、安慰剂对照的维生素D3补充试验。年龄1-5岁(<6岁)、经医生诊断为哮喘且主要由上呼吸道感染触发的儿童,将在儿童哮喘、呼吸或过敏门诊及急诊科接受入组筛查,并于每年9月1日至1月31日期间(共4个招募年度)进行随机分组,自2022年起全年招募。使用计算机生成的随机列表,按研究中心分层,采用置换区组随机化方法以1:1比例分配儿童,以增强分配隐藏。儿童将被随访7个月,每3.5个月访视3次,并重复采集尿液(用于钙:肌酐比值)和血液样本。此外,每次推注后10天,将采集尿液检测尿钙:肌酐比值。若尿钙:肌酐比值升高,可能需要采集血液样本,主要用于检测钙代谢标志物及探索性结局指标。

仅在CHU Sainte-Justine和Montreal Children’s Hospital入组的患者,将在首次推注后10天接受一次系统性的家庭访视,采集尿液和血液样本。研究期间将进行6次随访电话,分别在第1周及之后每月一次,询问病情加重和上呼吸道感染(URTI)情况,提醒家长完成问卷,并在每次病情加重时采集鼻拭子,同时筛查不良事件。主要结局是研究期间每名儿童使用抢救性口服糖皮质激素(OCS)的疗程数。若干次要结局将通过生物样本和经过验证的问卷进行记录,以确认实验室确诊的呼吸道感染、病情加重的强度和严重程度、急诊就诊的平均次数、家长在病情加重期间的功能状态、预防性哮喘治疗的降级、成本效益以及安全性特征。每组432名儿童(400名+7.5%失访)的样本量将以双侧α为0提供80%的把握度

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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