Breathox 设备吸入疗法治疗 COVID-19 急性症状及预防使用卫生资源的疗效

研究为开放标签随机对照试验,纳入 100 例确诊且有症状、症状出现不超过 10 天的 COVID-19 患者,按 1:1:1 随机分为三组,比较标准治疗联合 BREATHOX® 与常规护理在 28 天内预防使用卫生资源的效果

Suzana Erico Tanni MinamotoSuzana Erico Tanni Minamoto
clinicaltrials
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其他预测COVID-19
Efficacy of Breathox Device Inhalation Therapy in the Treatment of Acute Symptoms Associated With COVID-19 and in the Prevention of the Use of Health Resources

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

Breathox 设备吸入疗法治疗 COVID-19 急性症状及预防使用卫生资源的疗效

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 COVID-19 患者吸入氯化钠疗法(BREATHOX®)的临床研究。研究为开放标签随机对照试验,纳入 100 例确诊且有症状、症状出现不超过 10 天的 COVID-19 患者,按 1:1:1 随机分为三组,比较标准治疗联合 BREATHOX® 与常规护理在 28 天内预防使用卫生资源的效果。数据可用于评估吸入疗法对急性症状及医疗资源利用的影响(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:COVID-19。SARS-CoV-2(严重急性呼吸综合征冠状病毒2型),即新型冠状病毒,引起一种称为COVID-19的疾病,可触发强烈的炎症反应。在此意义上,体外高浓度氯化钠干预在灭活该疾病方面显示出一些有利结果。目的:确定吸入氯化钠疗法(BREATHOX®)在28天内预防18岁及以上患者使用卫生资源方面与常规护理相比的有效性。方法:试点、开放、随机临床试验研究,纳入100名确诊且有症状、症状出现不超过10天的COVID-19患者。纳入的参与者将按1:1:1的比例随机分为三组:(第1组)标准治疗+ BREATHOX®一次治疗(两次口腔吸入及每个鼻孔更多鼻腔滴注)

【主题与分类】

主题标签:COVID-19。本站分类:呼吸系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05196581

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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:COVID-19。SARS-CoV-2(严重急性呼吸综合征冠状病毒2型),即新型冠状病毒,引起一种称为COVID-19的疾病,可触发强烈的炎症反应。在此意义上,体外使用高浓度氯化钠干预已显示出一些有利于灭活该疾病的结果。目的:确定吸入氯化钠疗法(BREATHOX®)在28天内预防18岁及以上患者使用卫生资源的有效性,与常规护理相比。方法:试点、开放随机临床试验研究,纳入100名确诊且有症状的COVID-19患者,症状出现至多10天。纳入的参与者将按1:1:1的比例随机分为三组:(第1组)标准护理+ BREATHOX®,每小时一次(两次口腔吸入及每个鼻孔滴鼻),每天共10次,持续10天;(第2组)标准护理+ BREATHOX®,每三小时一次(两次口腔吸入及每个鼻孔滴鼻),每天共5次,持续10天;(第3组)标准护理。

在收集签署的知情同意书后,研究参与者将在使用器械的第十天接受评估,并在第28天再次评估以进行安全性评估。将测量与COVID-19感染相关症状的恢复时间。

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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