肺康复与气道廓清技术在非囊性纤维化支气管扩张多学科管理中的作用

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦非囊性纤维化支气管扩张(nCFBE)患者,研究肺康复项目联合呼吸物理治疗对运动耐量的影响

Hospital Clinic of BarcelonaHospital Clinic of Barcelona
clinicaltrials
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其他分类Non-cystic Fibrosis Bronchiectasis
The Role of Pulmonary Rehabilitation and Airways Clearance Techniques in the Multidisciplinary Management of Non CF Bronchiectasis

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

肺康复与气道廓清技术在非囊性纤维化支气管扩张多学科管理中的作用

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦非囊性纤维化支气管扩张(nCFBE)患者,研究肺康复项目联合呼吸物理治疗对运动耐量的影响。研究为随机对照临床试验,总时长 24 个月,干预持续 12 周。源站描述指出,尽管指南讨论此类项目对生活质量和运动耐量的益处,但 nCFBE 患者中的证据不足,需要更大样本、更长周期的研究。数据可用于了解该试验的设计与干预框架,支持呼吸康复相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:非囊性纤维化支气管扩张。肺康复项目是某些慢性呼吸系统疾病(如 COPD(慢性阻塞性肺疾病))多学科治疗的一部分。尽管其他疾病(如非囊性纤维化支气管扩张(nCFBE))的临床指南讨论了这些项目对生活质量和运动耐量的益处,但此类干预在 nCFBE 患者中的证据不足。需要更大样本量、更长周期并优化以最大化反应和维持长期益处的研究。本研究旨在检查肺康复项目联合呼吸物理治疗对 nCFBE 患者运动耐量的影响。这是一项随机对照临床试验,总时长 24 个月。干预将在 12 周内进行,然后

【主题与分类】

主题标签:Non-cystic Fibrosis Bronchiectasis。本站分类:呼吸系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02614300

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    • 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:非囊性纤维化支气管扩张症。肺康复计划是某些慢性呼吸系统疾病(如COPD,即慢性阻塞性肺疾病)多学科治疗的一部分。尽管其他疾病(如非囊性纤维化支气管扩张症,nCFBE)的临床指南讨论了这些计划在生活质量和运动耐量方面的益处,但在nCFBE患者中此类干预的证据尚不充分。需要更大样本量、更长期的研究,并优化以最大化反应并维持长期益处。本研究旨在考察肺康复计划联合呼吸物理治疗对nCFBE患者运动耐量的影响。这是一项随机对照临床试验,总持续时间为24个月。干预将在12周内进行,随后是为期12个月的维持期。这是一项多中心研究,涉及以下医院:巴塞罗那的Hospital Clinic、Hospital la Plató和Hospital del Mar,赫罗纳的Hospital Josep Trueta,爱丁堡的Royal Infirmary,以及意大利的Fondazione Maugeri di Lumezzane。

受试者将按1:1:1的比例随机分为三组:(1)肺康复组,(2)胸部物理治疗组,(3)肺康复+胸部物理治疗组。巴塞罗那的Hospital la Plató将负责实施对照组。主要终点为“耐力往返步行试验”。

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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