阻塞性睡眠呼吸暂停患者视频会诊随访研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患者在接受持续气道正压（CPAP）治疗后的随访管理
基本信息
资源简介
阻塞性睡眠呼吸暂停患者视频会诊随访研究
该数据集英文名为 Follow-up of Apneic Patients by Visio-consultation，来源于 clinicaltrials.gov，聚焦阻塞性睡眠呼吸暂停（Obstructive Sleep Apnea，OSA）患者在接受持续气道正压（CPAP）治疗后的随访管理。其核心研究目标是比较视频会诊（visio-consultation）与面对面会诊在 CPAP 治疗患者随访中的效果，以期为慢性呼吸系统疾病的远程监测提供新的数据支持。数据集在本站归类于呼吸系统疾病 / 其他，主题标签为 Obstructive Sleep Apnea。整体而言，该数据集围绕 OSA 患者年度管理中的随访方式选择这一临床问题展开，涉及视频会诊在维持最佳照护水平、降低心代谢病理风险方面的潜在作用，以及其在缓解未确诊患者探索能力不足方面的意义。
【数据集背景】
阻塞性睡眠呼吸暂停在一般人群中患病率较高，接受 CPAP 治疗的患者需要年度管理，目标是在维持最佳照护水平的同时，为患者提供对其病理的综合管理，以降低心代谢病理风险。然而，OSA 的高患病率削弱了医疗系统探索未确诊患者的能力。视频会诊手段的出现为 CPAP 治疗患者的随访管理提供了新的可行途径。该研究正是在这一背景下提出，旨在比较视频会诊与面对面会诊在无呼吸（apneic）患者 CPAP 治疗随访中的表现，其结果有望为视频会诊对慢性呼吸系统疾病监测的影响提供非常重要的新数据。
【数据内容】
该数据集的主题标签为 Obstructive Sleep Apnea，研究条件为阻塞性睡眠呼吸暂停。源站描述显示，研究关注的是接受持续气道正压（CPAP）治疗的 OSA 患者在年度随访中采用视频会诊与面对面会诊的比较。除上述研究条件、干预比较方向与随访管理主题外，源站未提供关于具体变量、样本量、随访时长、结局指标等数据内容的进一步说明。
【采集与来源】
该数据集来自 clinicaltrials.gov。源站描述表明，其研究设计围绕 OSA 患者 CPAP 治疗随访中视频会诊与面对面会诊的比较展开。关于具体的采集方式、采集地点、采集时间范围与数据规模，源站未提供。
【适用场景】
基于源站描述，该数据集适用于关注阻塞性睡眠呼吸暂停患者 CPAP 治疗随访管理的研究与应用场景，尤其是涉及视频会诊与面对面会诊效果比较、慢性呼吸系统疾病远程监测，以及 OSA 患者综合管理与心代谢病理风险降低相关议题的场景。关于其他具体适用场景，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04547543
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
条件：阻塞性睡眠呼吸暂停。接受持续气道正压通气（CPAP）治疗的阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患者的年度管理旨在维持最佳护理水平，同时为患者提供对其病理的综合管理。该管理旨在降低心血管代谢疾病的风险。然而，OSA在普通人群中的高患病率降低了探索未确诊患者的能力。视频咨询的应用现已可用，并能够对接受CPAP治疗的OSA患者进行管理。本研究的目的是在接受持续正压通气（CPAP）治疗的呼吸暂停患者的随访中，将视频咨询与面对面咨询进行比较。本研究的结果可能为视频咨询对监测睡眠呼吸暂停等慢性呼吸系统疾病的影响提供非常重要的新数据。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
