用于预测重度COPD通气撤机的CLEAR模型
该数据集来自clinicaltrials.gov，为一项前瞻性双队列观察性研究，旨在开发并内部验证CLEAR模型，用于预测重度慢性阻塞性肺疾病患者能否持续脱离通气支持
基本信息
资源简介
用于预测重度COPD通气撤机的CLEAR模型
该数据集英文名为 CLEAR Model for Predicting Ventilatory Liberation in Severe COPD，来源于 clinicaltrials.gov，主题标签为 Chronic Obstructive Pulmonary Disease，在本站归入呼吸系统疾病 / 其他分类。其对应的研究是一项前瞻性、双队列观察性研究，目标是开发并内部验证 CLEAR 模型（Clinical Load, Exchange, Ability of Respiration, and Reserve），用于预测重度慢性阻塞性肺疾病患者能否实现持续脱离通气支持。研究依据通气支持方式设置两个平行队列，即侵入性机械通气队列（CLEAR-MV）与非侵入性通气队列（CLEAR-NIV）。该数据集的核心价值在于围绕预设且结构锁定的模型框架开展参数估计，为重度 COPD 患者通气支持撤除的预测提供研究基础。
【数据集背景】
慢性阻塞性肺疾病是常见的呼吸系统疾病，重度患者常需要侵入性或非侵入性通气支持。判断患者能否持续脱离通气支持，是临床过程中的关键问题。该研究正是在这一背景下提出的，旨在构建并内部验证 CLEAR 模型，以预测重度 COPD 患者的持续通气支持脱离。研究采用前瞻性、双队列观察性设计，按通气支持方式划分为 CLEAR-MV 与 CLEAR-NIV 两个平行队列，分别对应侵入性机械通气与非侵入性通气人群。
【数据内容】
源站描述显示，该研究围绕 CLEAR 模型展开，模型名称由 Clinical Load、Exchange、Ability of Respiration 和 Reserve 四个维度构成。模型结构与领域组成是预先设定的；研究中的“开发”专指在预设且结构锁定的模型框架内进行参数估计，而非探索性模型开发。数据集覆盖两个平行队列：侵入性机械通气队列（CLEAR-MV）和非侵入性通气队列（CLEAR-NIV）。除上述模型结构、领域组成与队列划分外，具体变量、样本量、观测指标等数据内容细节源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来自 clinicaltrials.gov。研究类型为前瞻性、双队列观察性研究，包含基于通气支持方式划分的两个平行队列。源站描述未提供具体的采集时间窗、采集机构、采集流程、随访频率及数据录入方式等信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于与重度慢性阻塞性肺疾病患者通气支持脱离预测相关的研究场景，尤其是围绕 CLEAR 模型在侵入性机械通气与非侵入性通气两类人群中的应用与验证。由于研究强调模型结构预设且锁定、开发仅指参数估计，其适用场景侧重于在既定框架下开展参数估计与内部验证，而非探索性建模。其他潜在应用场景源站未提供。
【使用方法】
源站描述明确，模型结构与领域组成预先设定，参数估计采用固定框架，而非探索性模型开发。因此使用该数据集时应遵循预设的 CLEAR 模型框架，在 CLEAR-MV 与 CLEAR-NIV 两个队列中分别开展参数估计与内部验证。具体的数据处理步骤、统计方法、软件工具及操作规范源站未提供。
【质量与限制】
该研究为前瞻性、双队列观察性设计，并包含内部验证环节，模型结构在分析前已锁定，这些设计特征有助于约束分析范围。但源站描述未提供样本量、缺失数据情况、偏倚控制措施、外部验证结果等质量相关信息，源站未提供。此外，研究定位为内部验证，未提及外部人群验证，相关限制信息源站未提供。
【引用与许可】
该数据集来源站为 clinicaltrials.gov。源站描述未提供引用格式、许可协议、使用条款或数据共享政策等信息，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
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。
免登录有偿下载
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）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07579052
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：慢性阻塞性肺疾病。本研究是一项前瞻性、双队列观察性研究，旨在开发并内部验证临床负荷、交换、呼吸能力与储备（CLEAR）模型，用于预测重度慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者能否持续脱离通气支持。研究纳入两个平行队列，依据通气支持方式划分：有创机械通气（MV）队列（CLEAR-MV）和无创通气（NIV）队列（CLEAR-NIV）。模型结构与域组成已预先设定；参数估计采用固定框架，而非探索性模型开发。在本研究中，“开发”仅指在预先设定且结构锁定的模型框架内进行参数估计。模型结构、域组成及变量定义均在结局分析前确定，不得修改。不进行变量选择、结构变更或数据驱动的模型构建程序。
验证是指在独立队列中使用相同的固定模型结构进行性能评估。将纳入因急性呼吸衰竭入住重症监护病房（ICU）并接受机械通气（MV）或无创通气（NIV）的符合条件的成年COPD患者。患者将在准备撤除通气支持时接受评估：MV队列在自主呼吸试验（SBT）期间评估，NIV队列在结构化撤机试验或低支持试验期间评估。CLEAR框架包含四个域：临床负荷（L）、交换（E）、呼吸能力（A）和储备（R）。能力域整合了通过超声衍生的膈肌增厚分数（DTF）评估的膈肌收缩力，以及SBT或NIV撤机试验期间的功能耐力。负荷域在MV队列中使用快速浅呼吸指数（RSBI）评估，在NIV队列中使用复合临床负荷指数（CLI）评估，纳入
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
