司库奇尤单抗对心肾代谢综合征合并动脉粥样硬化性心血管疾病患者心肾结局的影响

该数据集源自clinicaltrials.gov,为一项前瞻性、随机、开放标签、平行对照临床试验,评估靶向IL-17A抑制药物司库奇尤单抗对心肾代谢综合征合并动脉粥样硬化性心血管疾病患者心血管及肾脏终点的疗效与安全性

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其他预测Cardiorenal Metabolic SyndromeAtherosclerotic Cardiovascular DiseaseChronic Kidney DiseaseCoronary Artery DiseaseHypertensionType 2 Diabetes MellitusPeripheral Arterial DiseaseCarotid Artery Stenosis
Effect of Secukinumab on Cardiorenal Outcomes in Patients With Cardiorenal Metabolic Syndrome and Atherosclerotic Cardiovascular Disease

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

司库奇尤单抗对心肾代谢综合征合并动脉粥样硬化性心血管疾病患者心肾结局的影响

该数据集源自clinicaltrials.gov,为一项前瞻性、随机、开放标签、平行对照临床试验,评估靶向IL-17A抑制药物司库奇尤单抗对心肾代谢综合征合并动脉粥样硬化性心血管疾病患者心血管及肾脏终点的疗效与安全性。100例受试者按1:1随机接受司库奇尤单抗75 mg皮下注射每4周一次共12周联合标准指南导向药物治疗,或仅标准药物治疗。主要终点为3点主要不良心血管事件首次发生时间。数据可用于心血管与肾脏结局预测及疗效安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:心肾代谢综合征、动脉粥样硬化性心血管疾病、慢性肾脏病、冠状动脉疾病、高血压、2型糖尿病、外周动脉疾病、颈动脉狭窄。这是一项前瞻性、随机、开放标签、平行对照临床试验,旨在评估靶向IL-17A抑制药物司库奇尤单抗对100例心肾代谢综合征合并动脉粥样硬化性心血管疾病(ASCVD)患者心血管和肾脏终点的疗效与安全性。符合条件的受试者将按1:1随机分配,接受司库奇尤单抗75 mg皮下注射每4周一次共12周联合标准指南导向药物治疗,或仅接受标准药物治疗。主要终点是3点主要不良心血管事件(MACE,包括心血管死亡、非-

【主题与分类】

主题标签:Cardiorenal Metabolic Syndrome、Atherosclerotic Cardiovascular Disease、Chronic Kidney Disease、Coronary Artery Disease、Hypertension、Type 2 Diabetes Mellitus、Peripheral Arterial Disease、Carotid Artery Stenosis。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/NCT07704190

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    • 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。

数据说明

疾病:心肾代谢综合征、动脉粥样硬化性心血管疾病、慢性肾脏病、冠状动脉疾病、高血压、2型糖尿病、外周动脉疾病、颈动脉狭窄。这是一项前瞻性、随机、开放标签、平行对照临床试验,旨在评估使用司库奇尤单抗靶向抑制IL-17A对100例心肾代谢综合征合并动脉粥样硬化性心血管疾病(ASCVD)患者心血管和肾脏终点的疗效与安全性。符合条件的受试者将按1:1随机分配,接受司库奇尤单抗75 mg皮下注射每4周一次、共12周,联合标准指南导向药物治疗,或仅接受标准药物治疗。主要终点为2年随访期内首次发生3点主要不良心血管事件(MACE,包括心血管死亡、非致死性心肌梗死或非致死性卒中)的时间。关键指标包括用于肾脏结局评估的估算肾小球滤过率(eGFR)和尿白蛋白与肌酐比值(UACR)。

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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