哮喘儿童与青少年中的睡眠呼吸暂停

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦哮喘儿童与青少年中的睡眠呼吸暂停问题。源站描述指出,阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)与哮喘均属炎症性气道疾病,并引用一项系统综述:在纳入的 45,115 名儿童中,哮喘儿童睡眠呼吸障碍(SDB)发生率为 23.8%,非哮喘儿童为 16.7%

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clinicaltrials
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其他分类Asthma, BronchialBronchial AsthmaApnea, SleepSleep Hypopnea (Diagnosis)Obstructive Sleep ApneaObstructive Sleep Apnea Syndrome
Sleep Apnea in Asthmatic Children and Teenagers

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

哮喘儿童与青少年中的睡眠呼吸暂停

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦哮喘儿童与青少年中的睡眠呼吸暂停问题。源站描述指出,阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)与哮喘均属炎症性气道疾病,并引用一项系统综述:在纳入的 45,115 名儿童中,哮喘儿童睡眠呼吸障碍(SDB)发生率为 23.8%,非哮喘儿童为 16.7%。此外还提及美国研究显示哮喘儿童合并 OSA 会延长住院时间,以及巴西 2015 年数据库显示哮喘是 5-19 岁儿童住院的第 5 位原因。可用于呼吸系统疾病相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:哮喘、支气管哮喘、呼吸暂停、睡眠、混合中枢性和阻塞性睡眠呼吸暂停、睡眠低通气(诊断)、阻塞性睡眠呼吸暂停、阻塞性睡眠呼吸暂停综合征。阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)和哮喘都是炎症性气道疾病。一项关于哮喘儿童睡眠呼吸障碍(SDB)的系统综述分析了 17 项研究,但其中只有两项进行了客观的 OSA 测量。共纳入 45,115 名儿童,53% 为男孩,平均年龄 8.6 ± 2.5 岁。SDB 存在于 23.8% 的哮喘儿童和 16.7% 的非哮喘儿童中(p < 0.001,OR 1.9,95%CI 1.7-2.2)。一项美国研究发现,哮喘儿童的 OSA 会增加住院时间(OR 2.3;95% CI = 1.8 - 2.9)。2015 年巴西数据库显示,在 5-19 岁儿童中,哮喘是住院的第 5 位原因:共占住院的 2.4%

【主题与分类】

主题标签:Asthma, Bronchial、Bronchial Asthma、Apnea, Sleep、Sleep Hypopnea (Diagnosis)、Obstructive Sleep Apnea、Obstructive Sleep Apnea Syndrome。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/NCT03034447

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病条件:哮喘、支气管哮喘、支气管哮喘、呼吸暂停、睡眠、睡眠呼吸暂停、混合性中枢性和阻塞性、睡眠低通气(诊断)、阻塞性睡眠呼吸暂停、阻塞性睡眠呼吸暂停综合征。阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)和哮喘均为炎症性气道疾病。一项关于哮喘儿童睡眠呼吸障碍(SDB)的系统综述分析了17项研究,但其中仅两项对OSA进行了客观测量。共纳入45,115名儿童,53%为男孩,平均年龄8.6 ± 2.5岁。哮喘儿童中SDB的患病率为23.8%,非哮喘儿童为16.7%(p < 0.001,OR 1.9,95%CI 1.7-2.2)。一项美国研究发现,哮喘儿童合并OSA会延长住院时间(OR 2.3;95% CI = 1.8 - 2.9)。2015年巴西数据库显示,在5-19岁儿童中,哮喘是住院的第5大原因:占该年龄组住院总数的2.4%,仅次于分娩及其并发症(31%)、四肢骨折(5.7%)、肺炎(3.8%)和阑尾炎(3.2%)。哮喘严重程度(轻度、中度和重度)与OSA之间的关系此前已有描述,但并非每项研究均有涉及。

哮喘控制不佳也与成人和儿童较高的OSA风险相关。OSA与哮喘共有许多危险因素:鼻炎、上气道塌陷性增加、局部和全身炎症、胃食管反流以及肥胖。近期有研究描述了哮喘女孩中SDB风险较高(女孩OR为2.55,男孩为0.70)。在非哮喘儿童中,OSA在青春期前通常男孩和女孩相等。一个可能的解释是儿童哮喘的严重程度:年幼男孩病情更重,但青春期后女孩更重。由于OSA和哮喘是相互关联的疾病,且儿科领域对其了解甚少,尤其是与性别相关的差异,研究者假设:1)哮喘女孩有更高的OSA风险;2)与儿科文献相比,哮喘儿童的OSA会更高;3)哮喘严重程度、哮喘控制和鼻炎将与更高的OSA风险相关。研究者还旨在分析与该风险相关的因素。

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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