GOLD风险分组与社区COPD队列临床结局的关系

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02838108

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   • 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

疾病：慢性阻塞性肺疾病（COPD）、肺气肿、慢性支气管炎。本研究旨在收集以下患者当前症状水平和呼吸能力、治疗及结局的信息：1）慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者，或2）有呼吸道症状但肺功能保留的当前或既往吸烟者，或3）有呼吸道症状且比值保留但肺量计检查受损的当前或既往吸烟者。研究人员将利用这些信息更好地了解COPD对患者的影响，还将有助于研究人员研究当前的COPD治疗建议。慢性阻塞性肺疾病（COPD）是一个日益严重的公共卫生问题，目前是美国第三大死因。COPD患者的急性加重、住院和死亡风险往往随着气流受限严重程度的增加而升高。然而，第1秒用力呼气容积（FEV1）、症状与健康相关生活质量之间的相关性较弱。

仅使用气流受限来评估COPD临床严重程度的不足之处，促使慢性阻塞性肺疾病全球倡议（GOLD）委员会制定了一种可能更具临床意义的评估COPD对患者影响的方法。GOLD委员会随后根据GOLD风险分组，提出了针对稳定期COPD患者（即目前未发生COPD急性加重的患者）的药物治疗模型。尽管该模型主要基于专家意见，GOLD提出的治疗建议仍被广泛引用为选择治疗的策略。本研究将在一个基于社区的队列中获取数据，在入组时将COPD患者或伴有呼吸道症状的当前吸烟者或既往吸烟者分为GOLD风险组A-D，并进行纵向随访。本研究将评估5年随访期间GOLD风险组变化的频率，考察CO

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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