慢性阻塞性肺疾病
慢性阻塞性肺疾病（COPD）是一种常见的、可预防和治疗的慢性气道疾病，以持续存在的呼吸道症状和进行性气流受限为主要特征，通常由长期暴露于烟草烟雾等有害颗粒或气体引起。其发病机制涉及气道及肺实质的慢性炎症、蛋白酶-抗蛋白酶失衡与氧化应激，导致小气道重塑和肺泡破坏。典型临床表现为慢性咳嗽、咳痰和劳力性呼吸困难，后期常并发呼吸衰竭、肺源性心脏病。诊断依赖肺功能检查证实不可逆性气流受限，管理以戒烟、吸入性支气管舒张剂和抗炎药物为核心，并辅以肺康复及长期氧疗。当前研究聚焦于疾病异质性、内型分型、生物标志物及慢病全程管理体系构建，以推动精准干预和改善预后。
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哮喘和慢性阻塞性肺疾病吸入器疗效与安全性Meta分析数据集
用于系统综述和Meta分析，评估哮喘及COPD不同吸入器类型疗效和安全性的提取与插补数据集。
澳大利亚普通实践中慢性阻塞性肺疾病成年患者的患者体验：一项多方法研究
澳大利亚COPD成年患者在全科医疗中的体验研究数据集，基于多方法调查，聚焦患者互动挑战与关怀体验。
医院急诊科慢性阻塞性肺疾病急性加重管理
该数据集提供2025年西班牙急诊科COPD急性加重管理指南，覆盖分类、治疗、出院标准等关键内容。
慢性阻塞性肺疾病患者营养状态与身体活动支持：复杂干预的可行性研究数据集
住院慢性阻塞性肺疾病患者营养与身体活动支持的COPE-Dialogue干预可行性研究数据集，包含2024年1-3月招募、保真度和可接受性数据。
慢性阻塞性肺疾病患者急性肾脏疾病及不良结局风险预测：一种可解释的机器学习方法
基于2829名COPD患者临床数据，使用机器学习预测急性肾损伤、急性肾脏疾病及死亡风险的表格数据集。
慢性阻塞性肺疾病住院数据集
提供步行和体力活动数据，研究慢性阻塞性肺疾病住院风险。
人工智能革新慢性阻塞性肺疾病与哮喘管理
关于人工智能在COPD与哮喘管理中应用的研究资料，包含摘要和关键词。
基于临床数据的慢性阻塞性肺疾病居家康复管理智能诊疗模型
基于COPD居家康复临床数据，利用XGBoost和LSTM构建智能诊疗模型，提高数据处理准确率并预测病情变化。
基于临床数据的智能诊疗模型用于慢性阻塞性肺疾病家庭康复管理数据集
用于COPD家庭康复的临床结构化数据，支持智能诊疗模型开发，结合XGBoost和LSTM算法。
AECOPD从RICU出院数据集
包含从RICU出院的AECOPD患者临床表格数据，用于研究预后或出院因素。
慢阻肺肺康复
该数据集源自一项随机对照试验，旨在比较监督式远程康复与无监督居家肺康复对COPD患者的效果。数据集涵盖人口学特征、基线评估、干预后测量及六周康复项目的统计结果，涉及肺功能、认知、平衡和功能表现
血氧饱和度变异性模式分析
它包含 36 名患者各一小时的血氧饱和度测量数据，主要用于氧饱和度变异性的分析。该数据集在本站被归入呼吸道疾病 / 慢性阻塞性肺疾病类别
