β肾上腺素受体反向激动剂与偏向性配体Nadolol用于伴或不伴气流受限的慢性咳嗽患者戒烟的有效性与安全性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为戒烟,聚焦于反向激动剂 nadolol 在长期吸烟相关慢性咳嗽患者中的戒烟疗效与安全性

Invion, Inc.Invion, Inc.
clinicaltrials
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其他预测Smoking Cessation
Efficacy and Safety of Βeta-adrenoceptor Inverse Agonist and Biased Ligand, Nadolol, In Smoking Cessation of Patients With Chronic Cough With or Without Airflow Obstruction

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

β肾上腺素受体反向激动剂与偏向性配体Nadolol用于伴或不伴气流受限的慢性咳嗽患者戒烟的有效性与安全性

该数据集对应的研究聚焦于戒烟这一公共卫生议题,关注一种名为 nadolol 的β-肾上腺素受体反向激动剂及偏向性配体,在伴有或不伴有气流受限的慢性咳嗽吸烟患者中用于戒烟的有效性与安全性。研究对象涵盖长期吸烟导致慢性咳嗽的人群,既包括已确诊慢性阻塞性肺疾病(以慢性支气管炎为主)的患者,也包括非阻塞性慢性支气管炎患者。研究以安慰剂和标准治疗作为对照,所有受试者同时接受经过验证的戒烟项目。数据集来源于 clinicaltrials.gov,本站将其归入呼吸系统疾病下的其他类别,主题标签为戒烟。

【数据集背景】

长期吸烟可导致慢性咳嗽,并可能伴随气流受限,进而发展为慢性阻塞性肺疾病(以慢性支气管炎为主)或非阻塞性慢性支气管炎。戒烟是改善此类患者预后的关键措施,但临床上仍需要更有效的干预手段。该研究旨在检验一个假设:使用反向激动剂 nadolol 治疗,能否在长期吸烟相关慢性咳嗽患者中改善戒烟效果。研究对象覆盖伴有或不伴有气流受限的人群,包括已确诊慢性阻塞性肺疾病(慢性支气管炎主导型)或非阻塞性慢性支气管炎的患者。研究将 nadolol 与安慰剂及标准治疗进行比较,同时所有参与者均接受经过验证的戒烟项目。

【数据内容】

该数据集的主题标签为戒烟,来源站为 clinicaltrials.gov,本站分类为呼吸系统疾病 / 其他。其源站描述所涵盖的疾病条件为戒烟。研究涉及的核心干预为 nadolol,这是一种β-肾上腺素受体反向激动剂及偏向性配体。研究关注的结局包括戒烟的有效性与安全性。研究对象为长期吸烟并伴有慢性咳嗽的患者,涵盖伴有或不伴有气流受限的情况,具体包括已确诊慢性阻塞性肺疾病(慢性支气管炎主导型)以及非阻塞性慢性支气管炎患者。对照措施包括安慰剂和标准治疗。除上述信息外,源站未提供更细颗粒度的数据字段、变量列表或样本量等信息。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述表明,该研究是一项针对戒烟适应症的临床试验性研究,比较 nadolol 与安慰剂及标准治疗在特定吸烟相关慢性咳嗽人群中的效果,所有受试者同时参加经过验证的戒烟项目。关于具体的采集时间、采集地点、招募方式、样本量、随访时长等信息,源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于与戒烟相关的临床研究、呼吸系统疾病研究以及药物有效性与安全性评价等场景。具体而言,可服务于关注长期吸烟相关慢性咳嗽人群戒烟干预的研究者,尤其是涉及慢性阻塞性肺疾病(慢性支气管炎主导型)或非阻塞性慢性支气管炎患者的研究。也可用于了解β-肾上腺素受体反向激动剂及偏向性配体 nadolol 在戒烟领域应用的研究背景。关于该数据集在其他具体场景下的适用性,源站未提供。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法,包括数据获取方式、访问权限、数据结构说明、分析指南等均未在已有信息中体现。

【质量与限制】

该数据集的信息来自 clinicaltrials.gov 的源站描述,本站分类为呼吸系统疾病 / 其他,主题标签为戒烟。由于源站未提供样本量、随访周期、统计方法、数据完整性、偏倚控制等细节,无法对数据质量进行进一步评估。该数据集对应的研究聚焦于特定人群,即长期吸烟相关慢性咳嗽且伴有或不伴有气流受限的患者,其结论的外推范围可能受到人群限定。关于该数据集的其他质量与限制信息,源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。

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使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01825122

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;
  3. 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。

数据说明

条件:戒烟。检验以下假说:与安慰剂和标准治疗相比,在接受经验证的戒烟计划的同时,使用反向激动剂纳多洛尔治疗能否改善伴有长期吸烟相关的慢性咳嗽(伴或不伴气流阻塞,包括已确诊的慢性阻塞性肺疾病(COPD)(以慢性支气管炎为主)或非阻塞性慢性支气管炎(NCB))患者的戒烟效果。

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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