评估Fimasartan对DKD合并蛋白尿患者肾脏保护作用的观察性研究

本数据集来自clinicaltrials.gov,主题为评估Fimasartan对糖尿病肾脏病(DKD)合并蛋白尿患者的肾脏保护作用

Boryung Pharmaceutical Co., LtdBoryung Pharmaceutical Co., Ltd
clinicaltrials
浏览 9
蛋白质分类Diabetic Kidney DiseaseProteinuriaHypertension,Essential
An Observation Study to Evaluate the Renoprotective Effect of Fimasartan in Patients With DKD and Proteinuria

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

评估Fimasartan对DKD合并蛋白尿患者肾脏保护作用的观察性研究

本数据集来自clinicaltrials.gov,主题为评估Fimasartan对糖尿病肾脏病(DKD)合并蛋白尿患者的肾脏保护作用。研究为前瞻性观察性研究,在韩国约5家医院级及以上医疗机构开展,纳入正在或计划接受含Fimasartan降压药治疗原发性高血压的2型糖尿病肾脏病患者,其蛋白尿ACR为10 mg/g或更高。受试者随访约一年(52周)。研究者向潜在受试者说明研究目的、方法、信息收集范围及流程后,取得书面知情同意,并以给予含Fimasartan降压药之日作为基线。数据可用于糖尿病肾脏病、蛋白尿与高血压相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:糖尿病肾脏病、蛋白尿、原发性高血压。这项前瞻性观察性研究在韩国约5家相当于医院或更大规模的医疗机构开展,纳入正在接受或计划接受含fimasartan的降压药治疗原发性高血压的2型糖尿病肾脏病(蛋白尿伴ACR为10 mg/g或更高)患者作为受试者。每位受试者应接受约一年(52周)的随访。在向潜在受试者说明本研究的目的、方法、信息收集范围及流程后,研究者应取得其自愿参与的书面知情同意,并将给予含fimasartan降压药之日设为基线。如果基于fimasartan的降压治疗

【主题与分类】

主题标签:Diabetic Kidney Disease、Proteinuria、Hypertension,Essential。本站分类:循环系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05086549

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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

条件:糖尿病肾病、蛋白尿、原发性高血压。本前瞻性观察性研究在韩国约5家相当于医院或更高级别的医疗机构开展,纳入正在接受或计划接受含非马沙坦降压药治疗原发性高血压的2型糖尿病肾病患者(蛋白尿伴ACR≥10 mg/g)作为受试者。每位受试者随访约一年(52周)。研究者向潜在受试者说明本研究的目的、方法、信息收集范围及流程后,须取得其自愿参与的书面知情同意,并将开始服用含非马沙坦降压药之日设为基线。若含非马沙坦的降压治疗已在进行中,则仅将基线起6周内的患者视为受试者。在此情况下,基线至书面知情同意时的数据将进行回顾性收集。

本研究为观察性研究,研究期间所给予的药物及医疗程序均应根据研究者的临床判断进行。本研究方案规定,不得对受试者施加任何不必要的干预。本研究期间需收集的数据范围如下。* 人口学信息 * 疾病信息(糖尿病、高血压、肾脏疾病、其他既往病史及并发疾病) * 体格测量(身高和体重) * 诊室血压测量 * 实验室检查结果 * 抗高血压药、降糖药及其他合并用药 * 非马沙坦相关药物不良反应及严重药物不良反应 * 死亡信息(如适用)

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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