口服DLBS1033辅助治疗急性缺血性卒中数据集:对炎症生物标志物与结局的影响

该数据集来自Mendeley Data,包含一项关于口服DLBS1033辅助治疗急性缺血性卒中的临床研究数据,文件为CRF DLBS1033 Stroke iskemik.xlsx

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2025-12-18 更新
浏览 2
医学影像预测急性缺血性卒中DLBS1033炎症生物标志物随机对照试验临床结局辅助治疗
Dataset of Oral DLBS1033 as Adjunctive Therapy in Acute Ischemic Stroke: Impact on Inflammatory Biomarkers and Outcomes

基本信息

模态
医学影像
大小
0.00018777 GB
任务类型
预测
创建/更新时间
2025-12-18
版本
v2

资源简介

口服DLBS1033辅助治疗急性缺血性卒中数据集:对炎症生物标志物与结局的影响

Dataset of Oral DLBS1033 as Adjunctive Therapy in Acute Ischemic Stroke: Impact on Inflammatory Biomarkers and Outcomes

该数据集来自Mendeley Data,包含一项关于口服DLBS1033辅助治疗急性缺血性卒中的临床研究数据,文件为CRF DLBS1033 Stroke iskemik.xlsx。研究纳入症状发作24小时至7天内的急性缺血性卒中患者,随机分为DLBS1033组与安慰剂组,在标准卒中治疗基础上干预28天,旨在评估DLBS1033对炎症生物标志物及临床结局的影响。数据可用于探索炎症标志物与卒中结局的关联,或构建预测模型分析治疗反应(来源 Mendeley Data)。

【数据集背景】

源站首次发布:2025-12-18。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):符合急性缺血性卒中诊断、症状发作后24小时至7天时间窗内就诊的患者将被纳入,并按1:1比例随机分配到两个平行组。缺血性卒中的诊断基于体格检查,并由神经科医生通过非增强头部CT扫描确认。一组将接受口服DLBS1033(490 mg,DISOLF薄膜衣片,Dexa Medica,2片,每日三次),另一组将接受匹配的安慰剂。两种干预措施均与标准卒中治疗方案同时给予,持续28天。随机化将进行分层,以确保组间基线特征均衡。随机分配序列由独立团队准备并保存在密封信封中。每个治疗包装均预先标有唯一受试者识别号,该识别号对应

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 187.77 KB。数据集 DOI:10.17632/56wh9zvwyg.2。

【主题与分类】

主题标签:急性缺血性卒中、DLBS1033、炎症生物标志物、随机对照试验、临床结局、辅助治疗。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/56wh9zvwyg

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源站:https://data.mendeley.com/datasets/56wh9zvwyg

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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。

数据集大小约 187.8 KB。

数据说明

Firstiafina Tiffany(2025)。口服DLBS1033作为急性缺血性卒中辅助治疗的数据集:对炎症生物标志物和结局的影响[数据集]。http://doi.org/10.17632/56wh9zvwyg.2

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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