阿奇霉素治疗儿童非囊性纤维化支气管扩张症的疗效研究
条件:儿童非囊性纤维化支气管扩张症。支气管扩张的特征是部分支气管树永久且异常的扩张。呼吸道内黏液积聚,导致频繁的细菌感染并最终破坏肺部

基本信息
资源简介
阿奇霉素治疗儿童非囊性纤维化支气管扩张症的疗效研究
该数据集英文名为 The Efficacy of Azithromycin in Treating Children With Non Cystic Fibrosis Bronchiectasis,来源于 clinicaltrials.gov,主题标签为儿童非囊性纤维化支气管扩张症(Non Cystic Fibrosis Bronchiectasis in Children),在分类上归属于呼吸系统疾病下的其他类。支气管扩张以部分支气管树永久且异常的扩张为特征,呼吸道内黏液积聚继而引发频繁的细菌感染,并最终造成肺部破坏;临床上患者表现为慢性咳痰性咳嗽和急性呼吸道加重发作,慢性呼吸衰竭亦可能随之出现。该数据集围绕阿奇霉素治疗儿童非囊性纤维化支气管扩张症的疗效这一主题组织相关信息,为关注该罕见病儿科治疗的研究者与临床人员提供一个可检索的数据入口。
【数据集背景】
支气管扩张被认为是一种罕见病与孤儿病,其患病率在很大程度上仍不明确。该疾病的成因众多,包括呼吸道感染的后续影响、免疫缺陷、诸如囊性纤维化之类的遗传性疾病以及原发性纤毛运动障碍等。本研究将关注点限定于儿童非囊性纤维化支气管扩张症这一特定人群。由于儿科临床试验的缺乏,此类患儿的疾病管理面临明显困难,这一背景构成了该数据集所对应研究的出发点。
【数据内容】
该数据集的主题标签为儿童非囊性纤维化支气管扩张症,所属分类为呼吸系统疾病下的其他类。其内容围绕阿奇霉素在儿童非囊性纤维化支气管扩张症治疗中的疗效这一主题展开,涉及的条件描述为儿童非囊性纤维化支气管扩张症。关于数据集所包含的具体变量、记录条数、字段结构等信息,源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov,属于临床试验注册信息范畴。其源站描述给出了所针对的疾病条件及该疾病的临床与病因学背景说明。关于采集时间、采集方法、更新频率等具体流程信息,源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于关注儿童非囊性纤维化支气管扩张症治疗的研究人员与临床工作者,可用于了解以阿奇霉素为干预手段的疗效研究主题,也可作为该罕见病儿科领域研究线索的检索入口。关于更细化的适用场景说明,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,包括访问方式、数据读取格式与调用接口等信息。
【质量与限制】
该数据集所对应的疾病为罕见病与孤儿病,患病率在很大程度上未知,且儿科临床试验存在缺乏的情况,这些因素构成与该主题相关研究的背景性限制。关于该数据集自身的完整性、准确性、偏倚控制等质量指标,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条款信息。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02531984
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:儿童非囊性纤维化支气管扩张症。支气管扩张症的特征是支气管树某一部分的永久性异常扩张。随后呼吸道内黏液积聚,导致频繁的细菌感染并最终造成肺部破坏。临床上,患者表现为慢性咳痰性咳嗽和急性呼吸道加重发作。随后可出现慢性呼吸衰竭。尽管其患病率在很大程度上尚不清楚,但支气管扩张症被认为是一种罕见病和孤儿病。该疾病有众多病因:呼吸道感染后遗症、免疫缺陷、囊性纤维化等遗传性疾病、原发性纤毛运动障碍……本研究的重点为儿童非囊性纤维化支气管扩张症。由于缺乏儿科临床试验,该病患儿的管理广泛基于成人或囊性纤维化或泛细支气管炎患者的管理。治疗基于呼吸物理治疗、感染预防、吸入性糖皮质激素给药以及急性加重时的抗生素治疗。
近期,一些研究已证实大环内酯类抗生素家族在治疗儿童囊性纤维化或全细支气管炎方面的疗效。事实上,长期每周服用三次大环内酯类药物,特别是阿奇霉素,除了具有抗菌特性外,还显示出一定的抗炎和组织修复性能。此外,多项在成人群体中进行的研究表明,使用阿奇霉素可显著降低呼吸加重的频率并改善生活质量。阿奇霉素在这些呼吸系统疾病中的疗效促使其扩大用于支气管扩张的长期治疗。然而,此类治疗尚无上市许可申请。尚未在儿童中进行研究,但个别检查
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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