FEV1/FEV6 与 FEV6 作为玻利维亚受试者 FEV1/FVC 和 FVC 替代指标的研究

数据对象为 2018 年 5 月至 6 月期间转诊至玻利维亚圣克鲁斯 Clínica del Pulmón 的连续成年吸烟患者,均主诉呼吸困难、咳嗽或咳痰

Cliniques universitaires Saint-Luc- Université Catholique de LouvainCliniques universitaires Saint-Luc- Université Catholique de Louvain
clinicaltrials
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表格分类Copd
FEV1/FEV6 and FEV6 as an Alternative for FEV1/FVC and FVC in Bolivian Subjects

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

FEV1/FEV6 与 FEV6 作为玻利维亚受试者 FEV1/FVC 和 FVC 替代指标的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦慢性阻塞性肺疾病(COPD)。数据对象为 2018 年 5 月至 6 月期间转诊至玻利维亚圣克鲁斯 Clínica del Pulmón 的连续成年吸烟患者,均主诉呼吸困难、咳嗽或咳痰。研究使用 Medisoft Body Box 5500 由经验丰富的肺科医生按 ATS/ERS 指南进行肺量计测量,比较 GOLD 固定切点 FEV1/FVC<0.70、正常下限(LLN)与 FEV1/FEV6<0.73 或 FEV1/FEV6<LLN 等指标,参考方程采用 NHANES III 高加索人群数据,统计使用 IBM SPSS 24 及 Cohen's κ。可用于评估 FEV1/FE。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:COPD。将分析 2018 年 5 月至 2018 年 6 月期间转诊至 Clínica del Pulmón(玻利维亚圣克鲁斯)的连续成年吸烟患者的数据。所有患者均为当前吸烟者或戒烟者,主诉呼吸困难、咳嗽或咳痰。肺量计测量将由一位训练有素且经验丰富的肺科医生按照 ATS/ERS 指南使用 Medisoft Body Box 5500 进行。用于检测气道阻塞的标准为 GOLD 建议的固定切点(FEV1/FVC<0.70)或正常下限(FEV1/FVC<LLN)。这些指标将与 Vandevoorde 等人提出的固定切点 FEV1/FEV6<0.73 或 FEV1/FEV6 比值<LLN 进行比较。使用的参考方程为 NHANES III 调查中的高加索人方程。统计检验将使用 IBM SPSS 24 软件进行。将使用 Cohen's κ

【主题与分类】

主题标签:Copd。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/NCT03534557

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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

条件:慢性阻塞性肺疾病(COPD)。将分析2018年5月至2018年6月期间,转诊至玻利维亚圣克鲁斯肺科诊所(Clínica del Pulmón)的连续成年吸烟患者的数据。所有患者均为当前吸烟者或已戒烟者,主诉呼吸困难、咳嗽或咳痰。肺功能测定将由一位训练有素且经验丰富的肺科医生使用Medisoft Body Box 5500,按照ATS/ERS指南进行。用于检测气道阻塞的标准要么是依据GOLD推荐的固定截止点(FEV1/FVC<0.70),要么是正常值下限(FEV1/FVC<LLN)。这些指标将与Vandevoorde等人提出的固定截止值FEV1/FEV6 <0.73或FEV1/FEV6比率< LLN进行比较。采用的参考方程为NHANES III调查中的高加索人种方程。统计分析将使用IBM SPSS 24软件进行。将采用Cohen’s κ系数来确定气道阻塞定义之间是否存在一致性。

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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