炎症生物标志物与FEV1对COPD的预测价值
该数据集来自clinicaltrials.gov，为一项多中心前瞻性队列研究，由北京大学第一医院呼吸与危重症医学科负责，联合河北医科大学第二医院等9家单位参与
基本信息
资源简介
炎症生物标志物与FEV1对COPD的预测价值
该数据集英文名为 Predictive Value of Inflammatory Biomarkers and FEV1 for COPD，来源于 clinicaltrials.gov，在本站归入呼吸系统疾病 / 其他分类，主题标签为 COPD 与 FEV1。其源站描述显示，这是一项多中心、前瞻性、队列研究，计划招募 10,000 名年龄在 40～75 岁、无肺部疾病史的受试者，并随访 3 年。研究由北京大学第一医院呼吸与危重症医学科负责，另有 9 家单位参与，包括河北医科大学第二医院、河南省人民医院、吉林大学第二医院、西安交通大学第一附属医院、山东大学附属山东省立医院、山西大医院、天津医科大学总医院、内蒙古医科大学附属医院和秦皇岛市第一医院。研究涉及圣乔治呼吸问卷（SGRQ）、收入等级、教育水平、合并症、吸烟等问卷内容。
【数据集背景】
该数据集对应一项以慢性阻塞性肺疾病（COPD）和 FEV1 为核心关注点的多中心前瞻性队列研究。研究面向 40～75 岁、无肺部疾病史的人群，计划纳入 10,000 名受试者并开展为期 3 年的随访，旨在围绕炎症生物标志物与 FEV1 对 COPD 的预测价值开展研究。研究由北京大学第一医院呼吸与危重症医学科牵头负责，联合多家医疗机构共同实施，体现出多中心协作的队列研究设计。
【数据内容】
源站描述提及的研究条件为 COPD 与 FEV1，主题标签同样为 COPD 和 FEV1。研究过程中涉及若干问卷内容，包括圣乔治呼吸问卷（SGRQ）、收入等级、教育水平、合并症以及吸烟相关信息。关于数据集具体包含哪些变量、测量指标、随访时间点及样本量分布等细节，源站未提供。
【采集与来源】
数据来源于 clinicaltrials.gov 登记的研究信息。该研究为多中心、前瞻性、队列研究，计划招募 10,000 名 40～75 岁且无肺部疾病史的受试者，随访 3 年。负责单位为北京大学第一医院呼吸与危重症医学科，参与单位包括河北医科大学第二医院、河南省人民医院、吉林大学第二医院、西安交通大学第一附属医院、山东大学附属山东省立医院、山西大医院、天津医科大学总医院、内蒙古医科大学附属医院和秦皇岛市第一医院。具体采集流程、测量方法及质量控制措施，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于与 COPD 及 FEV1 相关的研究场景，例如围绕炎症生物标志物与 FEV1 对 COPD 预测价值的研究，以及基于多中心前瞻性队列设计、结合问卷信息（如 SGRQ、收入等级、教育水平、合并症、吸烟）开展的呼吸系统疾病研究。其他具体适用场景，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据访问方式、变量说明、数据结构及分析建议等。
【质量与限制】
该研究为多中心、前瞻性、队列设计，计划样本量为 10,000 名受试者，随访 3 年，研究对象为 40～75 岁且无肺部疾病史的人群。关于数据质量评价、缺失情况、偏倚控制及使用限制等具体信息，源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。
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/NCT03532893
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：COPD、FEV1。这是一项多中心、前瞻性队列研究。共将招募10,000名年龄在40～75岁、无肺部疾病史的受试者，并随访3年。北京大学第一医院呼吸与危重症医学科负责此项研究。参与研究的其他9家单位包括河北医科大学第二医院、河南省人民医院、吉林大学第二医院、西安交通大学第一附属医院、山东大学附属省立医院、山西大医院、天津医科大学总医院、内蒙古医科大学附属医院、秦皇岛市第一医院。将收集圣乔治呼吸问卷（SGRQ）、收入阶层、教育水平、合并症、吸烟习惯和生物质烟雾暴露史等问卷信息。
将检测外周血中白细胞介素6（IL-6）、超敏C反应蛋白（hs-CRP）、微小RNA-23a（miR-23a）的基线水平以及呼出气冷凝液（EBC）中的pH值，并在第一年、第二年和第四年进行肺功能测定。主要结局是COPD的发病率，将采用多因素回归分析建立中国COPD的预测模型。研究方案已获得北京大学第一医院机构审查委员会（IRB）的批准（2018-31）。任何方案修改都将提交IRB审查和批准。
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。
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