荷兰支气管镜下肺气肿治疗研究
该数据集源自clinicaltrials.gov,记录荷兰全国范围内针对肺气肿患者的支气管镜下肺减容术。研究为多中心、观察性、上市后设计,随访期长达5年,旨在建立国家级数据库,用于审计目的并支持研究与协作,评估新型支气管镜治疗在真实临床实践中的效果

基本信息
资源简介
荷兰支气管镜下肺气肿治疗研究
Bronchoscopic EmphysemA Treatment in THE NetherLands 数据集来源于 clinicaltrials.gov,对应一项在荷兰全国范围内开展的支气管镜下肺减容术登记研究。该研究针对肺气肿患者,采用多中心、观察性、上市后设计,随访期长达 5 年,核心目标是建立国家级数据库,记录相关支气管镜治疗操作,既服务于审计目的,也为后续研究与协作提供数据资源,从而评估新型支气管镜治疗在真实临床实践中的效果。数据集主题标签为 COPD,本站归类于呼吸系统疾病 / 其他。
【数据集背景】
慢性阻塞性肺疾病(COPD)相关的肺气肿患者中,针对肺气肿的新型支气管镜治疗已在临床试验中显示出潜力,可改善肺功能、运动能力,并可能影响生存。随着这些疗法在荷兰多家中心逐步被采用,有必要确认临床试验中观察到的获益是否确实反映在临床实践中,并充分利用早期“真实世界”经验来优化这类新疗法的发展与应用。在此背景下,建立全国性数据库以记录肺气肿患者的支气管镜下肺减容操作成为该研究的总体目标。
【数据内容】
该数据集记录的是荷兰全国范围内针对肺气肿患者实施的支气管镜下肺减容术相关数据。研究设计为全国性、多中心、观察性、上市后研究,并设置长期随访,随访期为 5 年。数据库的建设目的包括审计用途,同时作为研究资源,既用于汇集数据,也用于促进协作。源站描述在此处未完整给出,具体变量字段、记录条目与数据规模等信息源站未提供。
【采集与来源】
数据来源站为 clinicaltrials.gov,对应研究在荷兰全国多家中心开展,属于多中心观察性上市后研究。采集对象为接受支气管镜下肺减容术的肺气肿患者,随访时间跨度设计为 5 年。关于具体的入排标准、样本量、各中心名单及数据采集流程等细节,源站未提供。
【适用场景】
该数据集可用于对支气管镜下肺减容术在真实临床实践中的应用情况进行审计,评估临床试验中所见获益在常规诊疗中的体现程度;也可作为研究资源,支持围绕肺气肿支气管镜治疗的数据汇集与多中心协作研究。主题标签为 COPD,适用于呼吸系统疾病相关的研究与质量评估场景。更具体的分析用途源站未提供。
【使用方法】
源站未提供具体的数据访问方式、数据结构说明或使用指南。使用者需依据 clinicaltrials.gov 上该研究条目的公开信息了解研究设计与登记情况。
【质量与限制】
该研究为观察性、上市后设计,非随机对照试验,其数据反映真实临床实践情况。随访期设计为 5 年。关于数据完整性、缺失情况、质量控制措施及偏倚控制等具体信息,源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可条款信息。使用时应参考 clinicaltrials.gov 上该研究条目的公开说明。
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/NCT02815683
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:COPD。理由:针对肺气肿的新型支气管镜治疗已在临床试验中显示出前景,可改善肺功能、运动能力,并可能提高生存率,目前荷兰多家中心已开始采用这些疗法。重要的是要确保临床试验中所见的获益确实反映在临床实践中,并充分利用这一早期“真实世界”经验来优化这些新型疗法的开发和应用。总体目标:建立一个全国性数据库,记录肺气肿患者的支气管镜肺减容手术。这对于审计目的而言是可取的,同时也将成为研究的重要资源,既有助于收集数据,也有助于促进合作。研究设计:本研究是一项全国性、多中心、观察性上市后研究,进行长期随访(5年)。研究人群:研究人群由接受单向支气管内活瓣支气管镜肺减容治疗的严重肺气肿患者组成。
主要研究参数/终点:主要研究参数是评估治疗后30天CT扫描中的目标肺容积减少(TLVR)及瓣膜的正确放置情况。这是最准确且与治疗直接相关的终点,也将用于质量控制。
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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