烟草烟雾与患呼吸系统疾病儿童的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为烟草烟雾与患呼吸系统疾病儿童的研究,本站归类于呼吸系统疾病/肺炎

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clinicaltrials
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其他BronchiolitisPneumoniaReactive Airway DiseaseAsthmaTobacco SmokingTobacco CessationBronchopulmonary Dysplasia
其他A Study of Tobacco Smoke and Children With Respiratory Illnesses

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

烟草烟雾与患呼吸系统疾病儿童的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为烟草烟雾与患呼吸系统疾病儿童的研究,本站归类于呼吸系统疾病/肺炎。覆盖Bronchiolitis、Pneumonia、Reactive Airway Disease、Asthma、Tobacco Smoking、Tobacco Cessation、Bronchopulmonary Dysplasia等病种与暴露因素。源站描述指出,经常暴露于环境烟草烟雾(ETS)的儿童患呼吸系统疾病风险更高,鉴于父母吸烟与儿童健康的密切关系,许多研究评估了改变父母吸烟行为从而减少儿童接触二手烟和三手烟的干预措施效果,包括使用儿童可替宁水平。可用于呼吸系统疾病风险与烟草暴露干预相关研究(来源 cl。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Bronchiolitis, Pneumonia, Reactive Airway Disease, Asthma, Tobacco Smoking, Tobacco Cessation, Bronchopulmonary Dysplasia. 经常暴露于环境烟草烟雾(ETS)的儿童患呼吸系统疾病的风险更高。鉴于父母吸烟与儿童健康之间的密切关系,许多研究评估了改变父母吸烟行为从而减少儿童接触二手烟和三手烟的干预措施的效果,包括使用儿童可替宁水平。针对The Barbara Bush Children's Hospital患者群体及其家庭,已有若干本地ETS暴露干预项目。缅因州和MaineHealth资助了一条免费的24小时戒烟热线(The Maine Tobacco Helpline),该热线结合了循证行为咨询技术和免费尼古丁替代

【主题与分类】

主题标签:Bronchiolitis、Pneumonia、Reactive Airway Disease、Asthma、Tobacco Smoking、Tobacco Cessation、Bronchopulmonary Dysplasia。本站分类:呼吸系统疾病/肺炎。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03062709

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    • 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。

数据说明

病症:细支气管炎、肺炎、反应性气道疾病、哮喘、吸烟、戒烟、支气管肺发育不良。经常暴露于环境烟草烟雾(ETS)的儿童患呼吸系统疾病的风险更高。鉴于父母吸烟与儿童健康之间的密切关系,许多研究评估了旨在改变父母吸烟行为,从而减少儿童接触二手烟和三手烟的干预措施的有效性,包括使用儿童可替宁水平作为指标。针对芭芭拉·布什儿童医院的患者群体及其家庭,有几个本地ETS暴露干预项目。缅因州和MaineHealth资助了一条免费的24小时戒烟热线(缅因州戒烟热线),该热线结合了基于证据的行为咨询技术和免费的尼古丁替代疗法(口香糖、含片或贴片)。MaineHealth还开展了一项戒烟运动(轻松呼吸联盟),提供印刷材料和培训,旨在减少公共住房、医院、行为健康机构和高等教育场所的吸烟现象。

“轻松呼吸联盟”的无烟住房项目提供关于二手烟和三手烟影响的教育,并呼吁家庭承诺让烟草烟雾远离他们的家。本研究旨在将以下三种策略(儿童可替宁反馈、戒烟咨询以及关于环境烟草烟雾的书面材料)结合起来,为芭芭拉·布什儿童医院的住院患者群体创建一个连贯的环境烟草烟雾暴露减少项目,并确定未来研究的可行性,该研究将评估可替宁检测是否有助于改变目标人群的吸烟行为。

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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