囊性纤维化患者的Epididymis Protein 4与肺功能及质量改进方案

研究纳入35名6至18岁确诊CF的儿童,在Ain Shams University Hospital儿科胸科门诊随访期间招募

Ain Shams UniversityAin Shams University
clinicaltrials
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基因组预测Cystic Fibrosis (CF)
Epididymis Protein 4 and Pulmonary Function With Quality Improvement Protocol Among Cystic Fibrosis Patients

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

囊性纤维化患者的Epididymis Protein 4与肺功能及质量改进方案

本数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦囊性纤维化(CF)患儿。研究纳入35名6至18岁确诊CF的儿童,在Ain Shams University Hospital儿科胸科门诊随访期间招募。纳入标准包括汗液氯离子≥60毫当量/L或存在两个致病基因突变、年龄≥6岁、第一秒用力呼气容积(FEV₁)≤80%。排除无法完成肺量计检查者。所有受试者接受干预性质量改进计划,建立CF专科门诊并每三个月随访。数据可用于探索Epididymis Protein 4与肺功能关联及质量改进方案效果预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:囊性纤维化(CF)。本研究将在35名诊断为囊性纤维化的儿童中进行,年龄在6至18岁之间。患者将在Ain Shams University Hospital儿科胸科门诊的随访就诊期间被选取。纳入标准:A. 根据囊性纤维化基金会共识指南诊断的儿童囊性纤维化患者,汗液氯离子试验阳性(≥60毫当量/L)和/或存在两个囊性纤维化致病基因突变。B. 年龄≥6岁。C. 第一秒用力呼气容积(FEV₁)≤80%。排除标准:A. 无法进行肺量计检查的患者。研究中的所有受试者都将接受一项干预性质量改进计划。将基于质量改进(QI)计划建立囊性纤维化患者专科门诊,患者将每三个月随访一次

【主题与分类】

主题标签:Cystic Fibrosis (CF)。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06915961

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    • 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

疾病:囊性纤维化(CF)。本研究将在35名确诊为囊性纤维化的儿童中进行,年龄介于6至18岁之间。患者将在Ain Shams大学医院儿科胸科门诊的随访就诊期间被选取。纳入标准:A. 根据囊性纤维化基金会共识指南确诊的儿童囊性纤维化患者,汗液氯离子试验阳性(≥60毫当量/升)和/或存在两个囊性纤维化致病基因突变。B. 年龄≥6岁。C. 第1秒用力呼气容积(FEV₁)≤80%。排除标准:A. 无法进行肺功能测定的患者。研究中的所有受试者都将接受一项干预性质量改进计划。将基于质量改进(QI)计划建立囊性纤维化患者专科门诊,患者将由一个专门的多学科团队每三个月随访一次,团队成员包括儿科肺病专家、儿科营养顾问、儿科胃肠病专家、胸部物理治疗师和儿科内分泌专家。

每家专科门诊都将制定并实施标准化的囊性纤维化诊疗流程,并为每位患者制定个体化治疗方案。这些流程和方案将根据随访过程中遇到的挑战持续调整,以解决可能导致不良结局的障碍和不足。将确定需要改进的领域,并提出相应的资源和策略。这将包括制作鱼骨图、流程图、Plan-Do-Study-Act(PDSA)循环、PDSA阶梯以及其他质量改进工具,以解决具体的不足。此外,还将开展培训,使团队参与并掌握质量改进方法。患者将在基线时接受肺功能检查,随后在研究期间的第6个月和第1年进行评估。

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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