慢性咳嗽患者的镇咳治疗研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦慢性咳嗽患者的镇咳治疗。研究由呼吸科医师、临床生理学家、物理治疗师、言语语言治疗师和胃肠病学家合作开展，主要假设为镇咳治疗能改善慢性咳嗽相关的生活质量和工作能力，并在治疗后持续六个月；次要假设包括降低咳嗽频率、气道炎症和气道阻力，以及基线临床发
基本信息
资源简介
慢性咳嗽患者的镇咳治疗研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，英文名称为 Cough Suppressive Therapy in Patients With Chronic Cough，本站归类于呼吸系统疾病 / 其他，主题标签为 Chronic Cough。数据集聚焦慢性咳嗽患者的镇咳治疗研究，由呼吸科医师、临床生理学家、物理治疗师、言语语言治疗师和胃肠病学家合作开展。研究的主要假设是：镇咳治疗能够改善慢性咳嗽相关的生活质量和工作能力，并在治疗后持续六个月。次要假设包括：镇咳治疗可降低咳嗽频率（通过自动咳嗽检测器测量）、气道炎症和气道阻力；基线临床发现、生物标志物和生理测量方面的差异可预测不同的治疗效果。研究将在治疗前后收集标准化问卷等数据，用于诊断背景因素和咳嗽持续时间，并涉及 LCQ、WA 等评估内容。
【数据集背景】
慢性咳嗽是一种持续时间较长、对患者生活质量和工作能力可能产生显著影响的呼吸系统问题。该数据集所对应的研究关注镇咳治疗在慢性咳嗽患者中的应用效果，其核心问题不仅包括治疗是否能够改善患者报告的生活质量和工作能力，还关注这种改善是否能够在治疗结束后持续六个月。研究设计体现了多学科协作的特点，参与方包括呼吸科医师、临床生理学家、物理治疗师、言语语言治疗师和胃肠病学家。这种协作模式说明慢性咳嗽的评估与干预可能涉及呼吸生理、康复训练、言语与吞咽功能以及消化系统等多个维度。该数据集的主题标签为 Chronic Cough，本站分类为呼吸系统疾病 / 其他，来源站为 clinicaltrials.gov。
【数据内容】
该数据集围绕慢性咳嗽患者的镇咳治疗研究展开，主要假设为镇咳治疗改善慢性咳嗽相关的生活质量和工作能力，并在治疗后持续六个月。次要假设包括：镇咳治疗能够降低咳嗽频率，该频率通过自动咳嗽检测器测量；能够降低气道炎症和气道阻力；基线临床发现、生物标志物和生理测量方面的差异可预测不同的治疗效果。研究将在治疗前后收集数据，包括用于诊断背景因素和咳嗽持续时间的标准化问卷，以及 LCQ、WA 等相关评估内容。源站描述在此处未完整列出全部问卷名称和具体指标，因此除已提及的 LCQ、WA 以及自动咳嗽检测器外，其他数据字段、变量类型、样本量、随访时间点等细节源站未提供。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 clinicaltrials.gov，数据集英文名称为 Cough Suppressive Therapy in Patients With Chronic Cough。研究由呼吸科医师、临床生理学家、物理治疗师、言语语言治疗师和胃肠病学家合作开展。数据采集的时间框架为治疗前后，即研究将在干预实施之前和之后分别收集相关数据。采集内容涉及标准化问卷、咳嗽频率的自动检测、气道炎症和气道阻力相关测量，以及基线临床发现、生物标志物和生理测量等。关于具体采集机构、国家或地区、招募人数、数据采集频率、原始数据格式、数据管理平台等信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于关注慢性咳嗽镇咳治疗效果的研究场景，尤其是需要评估治疗对生活质量、工作能力、咳嗽频率、气道炎症和气道阻力影响的临床研究。由于研究涉及多学科协作，该数据集也可用于探索呼吸科、临床生理学、物理治疗、言语语言治疗和胃肠病学等不同专业视角下的慢性咳嗽评估与干预。此外，该数据集可用于分析基线临床发现、生物标志物和生理测量是否能够预测不同患者对镇咳治疗的反应差异。对于希望了解慢性咳嗽患者治疗前后变化的研究者，该数据集提供了与主要假设和次要假设相关的数据框架。但具体适用条件、纳入排除标准、研究设计类型等，源站未提供。
【使用方法】
该数据集的使用应围绕其研究假设展开。主要分析方向是比较镇咳治疗前后慢性咳嗽相关生活质量和工作能力的变化，并评估这些变化是否在治疗后六个月内持续存在。次要分析方向包括评估治疗前后咳嗽频率的变化，咳嗽频率通过自动咳嗽检测器测量；评估气道炎症和气道阻力的变化；以及分析基线临床发现、生物标志物和生理测量与治疗效果之间的关系。数据收集使用标准化问卷，用于诊断背景因素和咳嗽持续时间，并涉及 LCQ、WA 等评估工具。关于具体统计方法、数据预处理流程、变量编码方式、缺失值处理策略等，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，研究由多学科团队合作开展，主要假设和次要假设明确，数据采集安排在治疗前后，并涉及标准化问卷、自动咳嗽检测器以及气道炎症和气道阻力等测量。这些特点有助于围绕镇咳治疗的效果进行系统评估。然而，源站描述未提供样本量、研究设计类型、随机化与盲法设置、随访时长细节、数据完整性、缺失数据比例、统计功效、外部验证情况等信息。因此，该数据集的代表性、可推广性和偏倚风险无法仅依据现有信息判断。此外，源站描述中部分内容在结尾处中断，LCQ、WA 等具体问卷的完整名称和全部采集字段未能完整呈现。相关质量评估所需的关键参数，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集的来源站为 clinicaltrials.gov，英文名称为 Cough Suppressive Therapy in Patients With Chronic Cough。关于该数据集的引用格式、许可协议、使用限制、数据共享政策、访问权限、伦理审批信息以及是否允许二次分析等内容，源站未提供。使用者在引用或使用该数据集前，应自行查阅 clinicaltrials.gov 上对应的原始记录以获取授权和引用要求。
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/NCT05522699
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：慢性咳嗽。该研究将由呼吸科医师、临床生理学家、物理治疗师、言语和语言治疗师以及胃肠病学家合作开展。计划研究的主要假设是：咳嗽抑制疗法可改善慢性咳嗽相关的生活质量和工作能力，并在治疗后持续六个月。计划研究的次要假设是：通过咳嗽抑制疗法治疗慢性咳嗽可降低咳嗽频率（由自动咳嗽检测器测量）、气道炎症和气道阻力。临床发现、生物标志物和生理测量的基线差异可预测不同的治疗效果。将在治疗前后收集以下数据：* 用于诊断背景因素和咳嗽持续时间的标准化问卷、LCQ、WAI、病假天数问题、嗓音障碍问卷。* 生理测量：带可逆性测试的肺量计检查、高渗盐水吸入激发前后的脉冲振荡法。24小时咳嗽频率分析、嗓音分析。
- 生物标志物：呼出气一氧化氮分数（FeNO）、血液嗜酸性粒细胞及血清嗜酸性阳离子蛋白、呼出气颗粒物中的蛋白质组学（PExA）
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
