国家肺气肿治疗试验数据库
NETT数据集记录重度肺气肿患者临床指标、肺功能及治疗结果，是评估肺减容手术效果及疾病分期的重要临床研究数据资源。
基本信息
资源简介
国家肺气肿治疗试验数据库
【一句话概览】
国家肺气肿治疗试验（NETT）比较肺减容手术与药物治疗对重度肺气肿的效果，并寻找患者选择标准。1218 名重度肺气肿患者经肺康复后，在 17 个中心随机接受双侧钉合楔形切除的肺减容手术或继续药物治疗；随机化前接受 6 至 10 周肺康复，FEV1 为预计值 20% 或以下且肺气肿分布均匀，或一氧化碳弥散量为预计值 20% 或以下者因术后死亡或功能改善预后差而未纳入随机化。总体上，肺减容手术提高运动能力改善机会，但未较药物治疗带来生存优势；对以上叶为主肺气肿且基线运动能力低者则有生存优势。既往报告高风险者及非上叶肺气肿且基线运动能力高者，因死亡率增加和功能获益甚微，不适合该手术（来源 biolincc.nhlbi.nih.gov）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《National Emphysema Treatment Trial (NETT)》。
【数据内容】
源站原始描述：To compare lung-volume-reduction surgery with medical therapy for severe emphysema, and to identify patient selection criteria for lung volume reduction surgery. Lung-volume-reduction surgery has been proposed as a palliative treatment for severe emphysema. Effects on mortality, the magnitude and durability of benefits, and criteria for the selection of patients have not been established. A total of 1,218 patients with severe emphysema underwent pulmonary rehabilitation and were randomly assigne…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：比较肺减容手术与药物治疗在重度肺气肿中的疗效，并确定肺减容手术的患者选择标准。肺减容手术曾被提议作为重度肺气肿的姑息治疗方法。其对死亡率的影响、获益的程度和持久性以及患者选择标准尚未确立。共有1，218例重度肺气肿患者接受了肺康复治疗，并在17个中心被随机分配接受肺减容手术（双侧钉合楔形切除术）或继续接受药物治疗。患者在经过6-10周的肺康复期后被随机分组，而第一秒用力呼气容积（FEV1）为预测值的20%或以下且肺气肿呈均匀分布，或一氧化碳弥散量为预测值的20%或以下的患者，由于术后死亡或功能改善的预后较差，不符合随机分组条件。总体而言，肺减容手术增加了运动能力改善的机会，但并未较药物治疗带来生存优势。对于以上叶肺气肿为主且基线运动能力较低的患者，它确实带来了生存优势。既往报告为高风险的患者，以及非上叶肺气肿且基线运动能力较高的患者，不是肺减容手术的良好候选者，因为死亡率增加且功能获益可忽略不计。（NEJM 2003;348:2059-2073）。
【主题与分类】
主题标签：emphysema、lung-volume-reduction surgery、clinical trial、pulmonary rehabilitation。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://biolincc.nhlbi.nih.gov/studies/nett/
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://biolincc.nhlbi.nih.gov/studies/nett/
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
NETT数据集包含严重肺气肿患者的临床信息、肺功能测试及治疗结局数据，用于评估肺减容手术疗效及疾病严重程度分层。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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