中医药对COPD患者结局影响的多中心前瞻性队列研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03007914

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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   • 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。

数据说明

条件：肺疾病，慢性阻塞性。COPD患病率高、发病率高、死亡率高且经济负担重，影响全球数百万人。尽管已有许多疗法并正在开发用于缓解COPD症状和降低死亡率的疗法，但大多数仅在高度选择人群的安慰剂对照疗效研究中进行了研究。很少有临床试验在真实世界中比较治疗替代方案。此外，一些关于综合中医干预措施的随机对照试验，特别是基于中医证型的试验，已成为显示对COPD患者有明确效果的某些证据。此外，在接受了确实具有疗效证据的不同疗法的COPD真实世界人群研究中，发现护理提供存在很大差异。简而言之，有必要在COPD中进行队列研究。这是一项多中心、前瞻性队列研究，旨在评估中医对COPD患者的有效性。

本队列研究将纳入约2540例患者，分为两个队列：其一为中医队列，该队列已接受评估并具有一定疗效；其二为常规药物治疗队列，依据2015年慢性阻塞性肺疾病全球倡议（GOLD）制定。两个队列的受试者将随访2年。主要结局指标为急性加重频率。次要疗效指标包括死亡率及全因死亡率、FEV1、呼吸困难（MMRC）、运动能力（6MWD）、生活质量（CAT、SF-36及COPD-PRO）以及治疗有效性满意度（ESQ-COPD）。

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。