氟西汀治疗伴躯体症状障碍特征难治性便秘的评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项单中心、随机、双盲、安慰剂对照试验,评估氟西汀(40 mg/日)与安慰剂在 194 名伴躯体症状障碍(SSD)特征的难治性慢性便秘成人中的疗效与安全性

Zhifeng Zhao, PhDZhifeng Zhao, PhD
clinicaltrials
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时间序列分类Refractory ConstipationSomatic Symptom Disorder (DSM-5)Functional Constipation (FC)
Evaluation of Fluoxetine for Refractory Constipation With Somatic Symptom Disorder Features

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

氟西汀治疗伴躯体症状障碍特征难治性便秘的评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项单中心、随机、双盲、安慰剂对照试验,评估氟西汀(40 mg/日)与安慰剂在 194 名伴躯体症状障碍(SSD)特征的难治性慢性便秘成人中的疗效与安全性。受试者经 SCID-5 诊断,经 2 周筛选后按 1:1 随机分组,治疗 12 周。主要终点为 CSBM 应答者比例,次要终点包括每周 SBM/CSBM 频率、Bristol 粪便性状量表、用力评分、腹胀严重度、PGIC 及多种经验证 PRO 量表变化。可用于便秘与躯体症状障碍共病治疗研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:难治性便秘、躯体症状障碍(DSM-5)、功能性便秘(FC)。这项单中心、随机、双盲、安慰剂对照试验评估氟西汀(40 mg/日)与安慰剂在 194 名伴躯体症状障碍(SSD)特征的难治性慢性便秘成人中的疗效与安全性,SSD 特征由 SCID-5 诊断。经过 2 周筛选期后,参与者按 1:1 随机分配至氟西汀组或匹配安慰剂组,治疗 12 周。主要终点是 CSBM 应答者比例,定义为在 ≥50% 的治疗周(第 5-12 周)中每周 CSBM 较基线增加 ≥1 次。关键次要终点包括每周 SBM/CSBM 频率、Bristol 粪便性状量表、用力评分、腹胀严重度、患者总体印象变化(PGIC,7 点)以及经验证 PRO 量表(SSD-12、PHQ-15、PHQ-9、GAD-7、PAC-QOL、KESS)的变化。Mec

【主题与分类】

主题标签:Refractory Constipation、Somatic Symptom Disorder (DSM-5)、Functional Constipation (FC)。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06506136

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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

条件:难治性便秘、躯体症状障碍(DSM-5)、功能性便秘(FC)。这项单中心、随机、双盲、安慰剂对照试验评估氟西汀(40 mg/天)与安慰剂在194名患有难治性慢性便秘且表现出经SCID-5诊断的躯体症状障碍(SSD)特征的成人中的疗效和安全性。经过2周的筛选期后,参与者按1:1随机分配至氟西汀组或匹配安慰剂组,治疗12周。主要终点是CSBM应答者比例,定义为治疗周(第5-12周)中≥50%的周内每周CSBM较基线增加≥1次。关键次要终点包括每周SBM/CSBM频率、布里斯托大便性状量表、排便用力评分、腹胀严重程度、患者总体印象变化(PGIC,7分)以及经过验证的PRO量表(SSD-12、PHQ-15、PHQ-9、GAD-7、PAC-QOL、KESS)的变化。机制评估包括静息态fMRI和高分辨率肛门直肠测压(HRAM)。通过不良事件、甲状腺/肝脏/肾功能检查和ECG监测安全性。

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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