评估Nirsevimab在免疫功能低下儿童中的安全性和耐受性
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为RSV感染,聚焦于评估Nirsevimab在免疫功能低下儿童中的安全性和耐受性

基本信息
资源简介
评估Nirsevimab在免疫功能低下儿童中的安全性和耐受性
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为RSV感染,聚焦于评估Nirsevimab在免疫功能低下儿童中的安全性和耐受性。源站描述指出,RSV是婴幼儿下呼吸道感染最常见病因,先天性或获得性免疫缺陷儿童、移植受者及接受免疫抑制治疗者发生重症RSV相关下呼吸道感染的风险更高,且病毒排毒时间延长、病毒载量更高,导致住院时间延长、入住ICU和需要机械通气的风险增加。Palivizumab是唯一获批的RSV预防药物,半衰期约1个月,需在整个RSV季节每月肌内注射以维持保护,给医疗提供者带来显著负担。该数据可用于了解该人群RSV感染负担及Nirsevimab相关研究背景(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:RSV感染。呼吸道合胞病毒(RSV)是婴幼儿下呼吸道感染(LRTI)的最常见病因,在日本每年引起流行。患有先天性或获得性免疫缺陷的儿童、移植受者以及接受免疫抑制治疗的儿童,发生严重RSV相关LRTI的风险增加,病毒排毒时间延长且病毒载量更高,导致住院时间延长、入住重症监护室(ICU)以及需要机械通气的需求增加。Palivizumab(Synagis®)是唯一获批的RSV预防药物,其半衰期(t1/2)约为1个月,婴幼儿需要在整个RSV季节每月接受肌内注射palivizumab以维持保护。这对医疗提供者以及i构成显著负担
【主题与分类】
主题标签:RSV Infection。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04484935
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放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/NCT04484935
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
适应症:RSV感染。呼吸道合胞病毒(RSV)是婴幼儿下呼吸道感染(LRTI)最常见的原因,在日本每年引起流行。先天性或获得性免疫缺陷儿童、移植受者以及接受免疫抑制治疗的儿童发生严重RSV相关LRTI的风险增加,表现为病毒排毒时间延长和病毒载量升高,导致住院时间延长、入住重症监护室(ICU)以及需要机械通气。帕利珠单抗(Synagis®)是唯一获批用于RSV预防的药物,其半衰期(t1/2)约为1个月,婴幼儿需要在整个RSV流行季每月接受帕利珠单抗肌肉注射以维持保护。这对医疗保健提供者以及婴幼儿及其家庭构成了重大负担。基于效力改善和延长的t1/2(预计可支持每个RSV流行季给药一次),尼塞韦单抗可能提供一个具有成本效益的机会来保护所有婴儿免受RSV疾病的影响。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




