透析患者与健康对照的心血管及骨矿物质标志物数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦终末期肾病(ESKD)接受血液透析或腹膜透析的患者,并纳入健康对照

基本信息
资源简介
透析患者与健康对照的心血管及骨矿物质标志物数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦终末期肾病(ESKD)接受血液透析或腹膜透析的患者,并纳入健康对照。研究为单中心观察性临床研究,参与者不按研究方案接受任何干预,透析方式包括血液透析、持续不卧床腹膜透析(CAPD)和自动化腹膜透析(APD)。数据覆盖心血管疾病负担、慢性炎症、矿物质与骨代谢异常、身体成分改变、生活质量、瘙痒和疼痛等指标,可用于比较不同透析模式在生化、血管、营养及患者报告结局方面的差异,并支持心血管与骨矿物质标志物的相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:终末期肾病(ESKD)、血液透析、腹膜透析(PD)。接受肾脏替代治疗的终末期肾病患者具有较高的心血管疾病负担、慢性炎症、矿物质和骨代谢异常、身体成分改变、生活质量受损、瘙痒和疼痛。血液透析和腹膜透析在清除模式、液体管理和治疗实施方面存在差异,这可能影响生化、血管、营养和患者报告结局。这是一项单中心观察性临床研究,纳入接受常规肾脏替代治疗的成年患者和健康对照。参与者不会按研究方案被分配接受任何干预。血液透析、持续不卧床腹膜透析(CAPD)和自动化腹膜透析(APD)治疗将按照原方案继续。
【主题与分类】
主题标签:End-Stage Kidney Disease (ESKD)、Hemodialysis、Peritoneal Dialysis (PD)。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07686978
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07686978
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病状态:终末期肾病(ESKD)、血液透析、腹膜透析(PD)。接受肾脏替代治疗的终末期肾病患者承受着沉重的心血管疾病、慢性炎症、矿物质和骨代谢异常、身体成分改变、生活质量受损、瘙痒和疼痛负担。血液透析和腹膜透析在清除模式、液体管理和治疗实施方面存在差异,这可能影响生化、血管、营养和患者报告结局。这是一项单中心观察性临床研究,纳入接受常规肾脏替代治疗的成年患者和健康对照。研究方案不会将参与者分配至任何干预措施。血液透析、持续不卧床腹膜透析(CAPD)和自动化腹膜透析(APD)治疗将根据常规临床实践和治疗医师的决定继续进行。该研究将纳入100名参与者,分为四组:40名接受维持性血液透析的患者、20名接受CAPD的患者、20名接受APD的患者和20名健康对照。
透析患者将在基线、第3个月、第6个月和第12个月接受评估。健康对照者仅在基线时接受评估。主要目标是比较接受不同透析模式的患者与健康对照者在骨矿物质代谢、全身炎症、内皮功能障碍、动脉僵硬度、身体成分、功能状态、生活质量、瘙痒和疼痛方面的差异。血清硬化蛋白和成纤维细胞生长因子-23(FGF-23)将作为骨矿物质代谢生物标志物进行评估。血清白细胞介素-6(IL-6)和血管细胞黏附分子-1(VCAM-1)将作为炎症和内皮功能障碍相关生物标志物进行评估。这些生物标志物将采用酶联免疫吸附测定(ELISA)进行检测。对于血液透析患者,将在周中透析 session 前立即通过现有血管通路采集血样。对于CAPD患者
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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