家族性与多因素乳糜微粒血症综合征10年对比随访

表现出家族性乳糜微粒血症综合征(FCS)或多因素乳糜微粒血症综合征(MCS)的高乳糜微粒血症患者中,急性胰腺炎、缺血性心血管疾病和糖尿病的相对发病率尚不清楚

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蛋白质预测乳糜微粒血症综合征急性胰腺炎缺血性心血管疾病糖尿病遗传诊断长期随访
10-year comparative follow up of familial versus multifactorial chylomicronemia syndromes

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

家族性与多因素乳糜微粒血症综合征10年对比随访

表现出家族性乳糜微粒血症综合征(FCS)或多因素乳糜微粒血症综合征(MCS)的高乳糜微粒血症患者中,急性胰腺炎、缺血性心血管疾病和糖尿病的相对发病率尚不清楚

10-year comparative follow up of familial versus multifactorial chylomicronemia syndromes

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):表现出家族性乳糜微粒血症综合征(FCS)或多因素乳糜微粒血症综合征(MCS)的高乳糜微粒血症患者中,急性胰腺炎、缺血性心血管疾病和糖尿病的相对发病率尚不清楚。目的是研究这些事件在FCS和MCS患者中相较于一般人群的发生情况。四家脂质诊所中,29例FCS和124例MCS患者经遗传学诊断,与413名对照匹配。2006年至2016年间收集了关联至国家理赔数据库的个体医院数据。在随访前及中位随访时间9.8年(共1500患者年随访)期间,对并发症的发生进行了回顾性评估。FCS患者比MCS患者年轻(34.3 ± 13.6 vs 45.2 ± 12.6岁,p<0.01)。研究期间,58.6%的FCS患者 versus 19.4%的MCS患者有

【主题与分类】

主题标签:乳糜微粒血症综合征、急性胰腺炎、缺血性心血管疾病、糖尿病、遗传诊断、长期随访。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A236c60e73db9660a8b408266bee043ebfedf002f1153baa2e04653cdfc7ceaef

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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数据说明

在表现为家族性乳糜微粒血症综合征(FCS)或多因素乳糜微粒血症综合征(MCS)的高乳糜微粒血症患者中,急性胰腺炎、缺血性心血管疾病和糖尿病的相对发生率尚不清楚。本研究旨在比较FCS和MCS患者与一般人群中这些事件的发生情况。来自四家脂质诊所、经基因诊断的29例FCS和124例MCS患者与413名对照者进行了匹配。收集了2006年至2016年间与全国理赔数据库关联的个体医院数据。在随访前及中位随访时间9.8年(共1500患者年随访)期间,对并发症的发生情况进行了回顾性评估。FCS患者较MCS患者年轻(34.3 ± 13.6岁 vs 45.2 ± 12.6岁,p<0.01)。在研究期间,58.6%的FCS患者与19.4%的MCS患者至少发生过一次急性高甘油三酯血症性胰腺炎(AHP)发作(HR=3.6;p<0.01)。相反,FCS患者的缺血风险低于MCS患者(HR=0.3;p=0.05)。两组的静脉血栓形成风险相似。

与匹配对照组相比,两组糖尿病发生率均较高(FCS组OR=22.8;p<0.01,MCS组OR=30.3;p<0.01)。FCS患者的AHP发生率远高于MCS患者,而MCS患者的缺血性心血管事件发生率较FCS及具有代表性的匹配对照组均升高。MCS与FCS在富含甘油三酯脂蛋白代谢及合并症方面的差异,驱动了两组不同并发症模式的发生。

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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