Mirtazapine 改善睡眠呼吸障碍的作用
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为 Mirtazapine 改善睡眠呼吸障碍的作用。研究纳入脊髓损伤与睡眠呼吸障碍人群，采用随机安慰剂对照交叉设计
基本信息
资源简介
Mirtazapine 改善睡眠呼吸障碍的作用
该数据集英文名为 Role of Mirtazapine in Ameliorating Sleep Disordered Breathing，来源于 clinicaltrials.gov，主题聚焦于米氮平（Mirtazapine）在改善睡眠呼吸障碍方面的作用。研究关注的人群为脊髓损伤合并睡眠呼吸障碍者，采用随机安慰剂对照交叉设计。根据源站描述，每位受试者将在两个不同阶段接受研究：第一阶段分别使用米氮平或安慰剂一周，受试者对用药情况保持盲态，一周治疗后重复进行睡眠研究；第二阶段交叉使用另一种药物一周后，再进行第二次睡眠研究。米氮平的给药剂量为睡前 15 mg。该数据集在本站分类中归入呼吸道疾病 / 其他，主题标签包括脊髓损伤与睡眠呼吸障碍。
【数据集背景】
该数据集所对应的研究背景涉及脊髓损伤与睡眠呼吸障碍两类健康问题。源站描述指出，研究条件包括脊髓损伤和睡眠呼吸障碍，研究目的在于评估米氮平对睡眠呼吸障碍的改善作用。研究采用随机安慰剂对照交叉设计，这种设计通常用于在同一受试者身上比较不同干预措施的效果，并有助于控制个体差异。源站未提供该研究的具体背景综述、既往文献依据或研究假设的详细说明。
【数据内容】
源站描述显示，研究过程包括两个阶段。第一阶段中，每位受试者会接受米氮平或安慰剂治疗一周，受试者不知道自己所接受的是米氮平还是安慰剂；一周治疗后重复进行睡眠研究。第二阶段为交叉用药，即受试者改用另一种干预措施一周，随后进行第二次睡眠研究。米氮平的剂量为睡前 15 mg。源站未提供受试者数量、人口学信息、睡眠研究的具体指标、结局变量、统计分析方法或数据记录字段等细节。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述提及的研究条件为脊髓损伤和睡眠呼吸障碍，研究设计为随机安慰剂对照交叉研究。每位受试者在两个不同场合接受研究，分别对应米氮平与安慰剂的比较。源站未提供具体的招募地点、研究时间范围、样本来源机构、数据采集流程或原始数据格式等信息。
【适用场景】
基于源站描述，该数据集可用于了解米氮平在脊髓损伤合并睡眠呼吸障碍人群中的研究设计，包括随机、安慰剂对照、交叉、盲法以及睡前 15 mg 给药等要素。其适用场景可能涉及睡眠呼吸障碍的干预研究、脊髓损伤人群的睡眠管理研究，以及药物交叉试验的方法学参考。源站未提供该数据集在临床决策、药物推荐或疗效结论方面的具体适用说明。
【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、文件结构、变量说明、分析代码或使用许可条件等。根据源站描述，只能了解研究采用两阶段交叉设计，每阶段持续一周，并在每阶段治疗后进行睡眠研究。源站未提供如何下载、读取或分析这些数据的具体指引。
【质量与限制】
源站未提供该数据集的质量评估信息，包括样本量、缺失数据、偏倚控制、盲法实施细节、依从性监测或统计功效等。源站描述仅说明受试者对米氮平或安慰剂保持盲态，并采用随机安慰剂对照交叉设计。源站未提供研究结果、结论或任何疗效指标，因此无法基于现有信息判断该数据集在证据等级或外部推广性方面的表现。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式、许可协议、使用限制或知识产权说明。该数据集来源于 clinicaltrials.gov，但源站描述中未包含具体的引用要求或授权条款。
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04799782
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
研究条件：脊髓损伤、睡眠呼吸障碍。随机安慰剂对照交叉研究。每位受试者将在两个不同时间点接受研究：（1）米氮平与安慰剂对照，为期一周；参与者将对服用的是米氮平还是安慰剂保持盲态。治疗一周后，将重复进行睡眠研究。米氮平将在睡前给予15毫克剂量。（2）交叉用药一周后，将进行第二次睡眠研究。
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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