辅助西罗莫司联合奥司他韦对比单用奥司他韦治疗流感
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦成人因甲型或乙型流感住院且累及下呼吸道的患者,比较奥司他韦联合辅助西罗莫司与单用奥司他韦的疗效与安全性

基本信息
资源简介
辅助西罗莫司联合奥司他韦对比单用奥司他韦治疗流感
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦成人因甲型或乙型流感住院且累及下呼吸道的患者,比较奥司他韦联合辅助西罗莫司与单用奥司他韦的疗效与安全性。研究以呼吸状态恢复正常(室内空气下 SaO2 ≥93% 或呼吸频率 ≤20 次/分)为主要终点,同时评估10种细胞因子/趋化因子及促炎介质变化、病毒清除、症状缓解、ICU 入住/死亡、28天死亡率以及安全性特征。研究假设是在奥司他韦基础上加用西罗莫司,可通过减轻炎症反应更有效地改善呼吸状态及其他终点,且不影响病毒清除。本站将其归入呼吸系统疾病 / 其他分类,主题标签为 Influenza。
【数据集背景】
流感是常见的呼吸道感染性疾病,部分成人患者因甲型或乙型流感住院并累及下呼吸道,病情较重。奥司他韦是常用的抗流感病毒药物,但单纯抗病毒治疗对过度炎症反应所致肺损伤的作用有限。该研究关注辅助性免疫调节策略,探索在奥司他韦基础上加用西罗莫司能否通过减轻炎症反应改善临床结局,同时不削弱病毒清除。数据集即围绕这一临床问题组织,来源站为 clinicaltrials.gov,本站分类为呼吸系统疾病 / 其他,主题标签为 Influenza。
【数据内容】
数据集对应的研究纳入成人因甲型或乙型流感住院且感染累及下呼吸道的患者,随机分为奥司他韦联合辅助西罗莫司组与单用奥司他韦组。主要终点为呼吸状态恢复正常,定义为室内空气下 SaO2 ≥93% 或呼吸频率 ≤20 次/分。次要观察内容包括10种细胞因子/趋化因子及促炎介质的变化、病毒清除、症状缓解、ICU 入住/死亡、28天死亡率,并评估安全性特征。源站未提供具体样本量、分组人数、变量字段清单或数据表结构。
【采集与来源】
数据来源站为 clinicaltrials.gov,源站描述显示该研究为随机对照设计,患者被随机分配至奥司他韦联合辅助西罗莫司或单用奥司他韦,并按上述终点进行评估。源站未提供采集时间窗、随访频次、样本采集与检测方法、数据管理流程等细节。
【适用场景】
该数据集适用于流感临床研究、呼吸系统疾病治疗策略比较、抗病毒联合免疫调节治疗评估等场景,可用于了解以呼吸状态恢复为主要终点、并同时关注炎症介质、病毒清除、症状缓解、重症结局与安全性的研究设计。源站未提供具体适用分析类型或建模用途的说明。
【使用方法】
源站未提供数据访问方式、文件格式、字段说明或分析操作指南。使用者需依据来源站 clinicaltrials.gov 的公开信息了解研究设计与终点定义;源站未提供具体使用步骤。
【质量与限制】
源站未提供样本量、数据完整性、缺失值处理、偏倚控制或质量评价信息。该数据集描述基于源站登记信息,源站未提供结果数据或统计结论,使用时应以源站最新信息为准。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可条款。使用时应注明来源站 clinicaltrials.gov;源站未提供具体许可要求。
下载信息
注册下载
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暂未开放公开下载
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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公开数据集受托下载与技术交付服务。
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/NCT03901001
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:流感。研究者旨在探讨辅助性西罗莫司对因甲型或乙型流感病毒感染并累及下呼吸道的住院成人患者的疗效。患者将被随机分配至奥司他韦联合辅助性西罗莫司组或单用奥司他韦组,并以呼吸状态恢复正常(室内空气下SaO2≥93%或呼吸频率≤20次/分)作为主要终点进行评估,同时评估10种细胞因子/趋化因子及促炎介质变化、病毒清除、症状缓解、ICU入住/死亡、第28天死亡率;还将评估安全性特征。研究者假设,在奥司他韦基础上加用西罗莫司可通过减少炎症反应而不影响病毒清除,从而比单用奥司他韦更有效地改善呼吸状态及其他终点。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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