吸入器依从性与血嗜酸性粒细胞计数在COPD急性加重中的作用

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05814484

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

条件：慢性阻塞性肺疾病、依从性、治疗。慢性阻塞性肺疾病（COPD）对患者的影响因人而异，差异很大。可治疗特征这一概念通过识别个体内的因素以实现靶向治疗，改变了管理策略。COPD急性加重最常用的生物标志物是血嗜酸性粒细胞计数（BEC），它往往提示较高的急性加重风险，但重要的是，它也是皮质类固醇治疗反应的生物标志物。目前COPD的药物治疗主要基于吸入治疗，即支气管舒张剂和吸入性皮质类固醇（ICS）治疗。然而，已有研究表明，近一半的COPD患者对处方吸入治疗的依从性较差。这一点很重要，因为不依从这一特征可能影响BEC，导致不必要的治疗升级、增加高风险个体（如高BEC患者）的风险，以及缺乏针对吸入器依从性的干预。

数字平台的最新进展可能通过采集客观的依从性数据、未被记录的急性加重事件，或在可能的情况下预测后者，从而有望解决这一问题。总之，重要的是将吸入器依从性与已确立的生物标志物相结合，这很可能有助于获得最大获益并更好地确定干预目标。在本研究中，研究者提出对依从性和急性加重报告数据进行电子监测，并结合生物标志物和疾病结局的相应变化，从而在真实世界环境中引导一种有意义的可治疗特征方法。

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。