RSV经胎盘传播研究(TTRSV)

源站描述显示其关注 SARS CoV 2 感染、呼吸道合胞病毒(RSV)、细支气管炎与哮喘,研究对象为孕妇,在孕期两个时间点之一进行知情同意:一是出现上呼吸道感染(URI)症状/体征或 SARS-CoV-2 检测阳性时,二是因 URI 史或 SARS-CoV-2 阳性史就诊于产房时

Tulane UniversityTulane University
clinicaltrials
浏览 9
文本SARS CoV 2 InfectionRespiratory Syncytial Virus (RSV)BronchiolitisAsthma
Transplacental Transmission of RSV (TTRSV)

基本信息

模态
文本
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

RSV经胎盘传播研究(TTRSV)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,英文名为 Transplacental Transmission of RSV (TTRSV),本站归类为呼吸系统疾病/其他。源站描述显示其关注 SARS CoV 2 感染、呼吸道合胞病毒(RSV)、细支气管炎与哮喘,研究对象为孕妇,在孕期两个时间点之一进行知情同意:一是出现上呼吸道感染(URI)症状/体征或 SARS-CoV-2 检测阳性时,二是因 URI 史或 SARS-CoV-2 阳性史就诊于产房时。数据可用于研究孕期呼吸道感染及母婴传播相关课题(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:SARS CoV 2 感染、呼吸道合胞病毒(RSV)、细支气管炎、哮喘。患者将在孕期两个时间点之一签署知情同意书。选项 1:如果母亲因上呼吸道感染(URI)的体征或症状和/或 SARS-CoV-2 检测阳性而就诊或致电妇产科(OB),若研究人员在当前预约时无法讨论该研究,母亲的 OB 将询问母亲是否愿意在下次产前检查时了解该研究。如果研究人员在现场且可参与,他们将在初步筛查后接触并同意符合标准的患者。选项 2:就诊于产房并报告过去三周内有 URI 病史和/或 SARS-CoV-2 阳性史的母亲,将由产房团队或研究人员(如可参与)询问是否

【主题与分类】

主题标签:SARS CoV 2 Infection、Respiratory Syncytial Virus (RSV)、Bronchiolitis、Asthma。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/NCT05443607

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:SARS CoV 2感染、呼吸道合胞病毒(RSV)、毛细支气管炎、哮喘。患者将在孕期两个时间点之一签署知情同意书。选项1:若母亲因上呼吸道感染(URI)的症状或体征和/或SARS-CoV-2检测阳性而就诊或致电妇产科(OB),若当前预约时研究人员无法讨论研究,母亲的妇产科医生将在其下次产前检查时询问母亲是否有兴趣了解本研究。若研究人员在场且可到场,他们将在初步筛查后接触符合标准的患者并获取知情同意。选项2:若母亲因过去三周内有URI病史和/或SARS-CoV-2阳性史而就诊于产房,产房团队或研究人员(若有)将询问其对研究的兴趣,并在入住产房时接触其获取知情同意。在签署知情同意书时,若患者尚未进行采血且母亲同意,将采集一份研究用血样。额外的数据收集将以电子方式进行。

研究人员将联系参与者(根据调查时间安排,通过当面、电子邮件和电话方式)。数据收集将使用REDCap,采用电子数据采集(必要时可离线进行)。参与者可以使用自己的设备或手机访问在线版调查问卷,或在医院使用为参与者提供的平板电脑进行数据收集。如果参与者愿意,可选择由研究人员当面或通过电话进行提问/访谈。如果母亲在分娩前入组,研究人员将随后通过电子健康记录以及与妇产科服务的定期联系,追踪入组对象进入产房的情况。研究人员将确定该对象在进入产房后是否仍符合入组标准(例如,婴儿至少接近足月(34

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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