难治性/不明原因慢性咳嗽受试者的ATP水平与ATP咳嗽敏感性
本数据集来自clinicaltrials.gov，为一项横断面研究，聚焦难治性/不明原因慢性咳嗽。研究纳入60例难治性/不明原因慢性咳嗽患者和30例匹配的健康对照，收集人口学数据、临床特征、咳嗽量表和病史记录，并开展ATP与辣椒素咳嗽激发试验及痰液ATP测定
基本信息
资源简介
难治性/不明原因慢性咳嗽受试者的ATP水平与ATP咳嗽敏感性
本数据集源自clinicaltrials.gov，英文名称为“ATP Level and Cough Sensitivity to ATP in Subjects With Refractory/Unexplained Chronic Cough”，属于呼吸道疾病领域的慢性咳嗽主题。该数据集对应一项横断面研究，聚焦难治性/不明原因慢性咳嗽，旨在考察此类受试者诱导痰中的ATP水平及其对ATP的咳嗽敏感性。研究共纳入60例难治性/不明原因慢性咳嗽患者和30例匹配的健康对照，收集人口学数据、临床特征、咳嗽量表和病史记录，并开展ATP与辣椒素咳嗽激发试验及痰液ATP测定，进而分析患者与对照之间痰液ATP水平的差异，以及痰液ATP水平与ATP咳嗽敏感性之间的相关性。
【数据集背景】
难治性/不明原因慢性咳嗽是临床中较为棘手的呼吸道疾病类型，其机制尚未完全明确。ATP作为一种与咳嗽反射相关的介质，在该类患者中的水平及其与咳嗽敏感性的关系值得探讨。本数据集所对应的研究采用横断面设计，通过比较患者与健康对照的痰液ATP水平，并评估其对ATP的咳嗽敏感性，为理解该疾病的潜在机制提供数据基础。研究背景聚焦于难治性/不明原因慢性咳嗽这一特定人群，主题标签亦明确指向该病症。
【数据内容】
数据集涵盖的研究内容包括：人口学数据、临床特征、咳嗽量表和病史记录；咳嗽激发试验采用ATP与辣椒素两种刺激物；同时进行痰液ATP测定。研究对象包括60例难治性/不明原因慢性咳嗽患者和30例匹配的健康对照。分析目标为患者与对照之间痰液ATP水平的差异，以及痰液ATP水平与ATP咳嗽敏感性之间的相关性。除上述内容外，源站未提供更细粒度的数据字段、变量列表或具体测量指标。
【采集与来源】
数据来源站为clinicaltrials.gov。研究类型为横断面研究。受试者招募方式、具体采集时间、采集地点、操作流程细节、样本处理方式等信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于难治性/不明原因慢性咳嗽相关的研究场景，例如探讨痰液ATP水平作为潜在生物标志物的可能性、分析ATP咳嗽敏感性与痰液ATP水平的关联、比较患者与健康对照的差异等。也可用于咳嗽激发试验（ATP与辣椒素）及痰液ATP测定方法学的参考。其他具体应用场景，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供具体的数据使用说明、访问方式、文件格式或分析指南。使用者需依据clinicaltrials.gov上该研究的相关记录自行获取和解读数据。
【质量与限制】
该研究为横断面设计，样本量为60例患者和30例健康对照。源站未提供关于数据质量、缺失值、偏倚控制、统计方法细节或外部验证等信息。由于是横断面研究，无法推断因果关系。其他限制条件，源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用格式、许可条款或数据使用协议。使用者应参考clinicaltrials.gov上该研究记录的官方说明。
下载信息
注册下载
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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。
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05265871
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：难治性/不明原因慢性咳嗽。这是一项横断面研究，旨在探讨难治性/不明原因慢性咳嗽受试者诱导痰中ATP水平及对ATP的咳嗽敏感性。共招募60例难治性/不明原因慢性咳嗽患者和30例匹配的健康对照者。收集人口学数据、临床特征、咳嗽量表和病史记录。进行咳嗽激发试验（ATP和辣椒素）及痰中ATP测定。分析患者与对照者之间痰ATP水平的差异，以及痰ATP水平与对ATP的咳嗽敏感性之间的相关性。
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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