参苓白术散治疗老年COPD合并肌少症临床试验数据集
本数据集来自成都中医药大学附属医院开展的一项随机对照临床试验，旨在基于中医“异病同治”理论，评估参苓白术散治疗老年肺脾气虚型稳定期慢性阻塞性肺疾病（COPD，GOLD 2级及以上）合并肌少症的临床疗效
基本信息
资源简介
参苓白术散治疗老年COPD合并肌少症临床试验数据集
Clinical trial data set of Shenlingbaizhu powder in the treatment of elderly COPD complicated with sarcopenia
本数据集来自成都中医药大学附属医院开展的一项随机对照临床试验，旨在基于中医“异病同治”理论，评估参苓白术散治疗老年肺脾气虚型稳定期慢性阻塞性肺疾病（COPD，GOLD 2级及以上）合并肌少症的临床疗效。研究共纳入80例患者，试验组与对照组各40例，最终75例完成全程研究，脱落率低于10%。数据集涵盖5个评估时间点的完整纵向观测数据，可用于分析中医药干预对老年COPD合并肌少症患者的疗效及相关指标变化（来源 DOI 解析，Creative Commons Attribution Non Commercial Share Alike 4.0 International 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集来源于成都中医药大学附属医院开展的一项随机对照临床试验。研究旨在基于中医“异病同治”理论，评估参苓白术散治疗老年肺脾气虚型稳定期慢性阻塞性肺疾病（COPD，GOLD 2级及以上）合并肌少症的临床疗效。研究共纳入80例患者（试验组40例，对照组40例），75例患者完成整个研究（试验组37例，对照组38例），脱落率低于10%。数据集涵盖5个评估时间点（基线、治疗结束、随访3个月、6个……）的完整纵向观测数据。
【主题与分类】
主题标签：Chinese medicine and pharmacy、Clinical medicine、COPD、Shenling Baizhu Powder、Sarcopenia、Lung-spleen qi deficiency、Homotherapy for heteropathy。本站分类：呼吸系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面：https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=61394bfe0ef3403491b2a41d9163a170
使用许可：Creative Commons Attribution Non Commercial Share Alike 4.0 International。
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源站：https://doi.org/10.57760/sciencedb.nprd.00232
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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
本数据集源自成都中医药大学附属医院开展的一项随机对照临床试验。研究旨在基于中医“异病同治”理论，评价参苓白术散治疗老年肺脾气虚型稳定期慢性阻塞性肺疾病（COPD，GOLD 2级及以上）合并肌少症的临床疗效。研究共纳入80例患者（试验组40例，对照组40例），75例患者完成整个研究（试验组37例，对照组38例），脱落率低于10%。
该数据集涵盖5个评估时间点（基线、治疗完成时、3个月随访、6个月随访和9个月随访）的完整纵向观察数据，包括人口学特征（年龄、性别、身高、体重、BMI、吸烟史、饮酒史、粉尘接触史、用药史等）、肺功能指标（FVC、FEV1、FEV1%预计值、FEV1/FVC）、肌肉萎缩相关指标（ASMI、握力、6米步行速度）以及患者报告结局量表评分（mMRC、CAT、SPPB）。数据采集严格遵循标准化操作规程，肺功能检查由成都中医药大学附属医院呼吸科门诊统一完成。人体成分分析采用生物电阻抗分析仪（BIA）测定，所有评估均由经过培训的专业人员实施。
该数据集全面反映了合并肌少症的COPD患者的整个临床干预过程，可为中医治疗共病研究、纵向随访方法学探索、治未病理论验证等提供高质量的数据资源。
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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