肾移植受者使用Evolocumab的血脂管理

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为肾移植受者使用Evolocumab进行血脂管理,属于循环系统疾病/其他分类

Brigham and Women's HospitalBrigham and Women's Hospital
clinicaltrials
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蛋白质预测Hyperlipidemias
Lipid Management in Renal Transplant Recipients Using Evolocumab.

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

肾移植受者使用Evolocumab的血脂管理

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为肾移植受者使用Evolocumab进行血脂管理,属于循环系统疾病/其他分类。源站描述指出,心血管疾病是肾移植受者(RTR)的首要死因,移植后六个月44%的RTR低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)超过100mg/dL,LDL升高与动脉粥样硬化性心血管疾病(ASCVD)风险增加相关,降低LDL可减少ASCVD患者的死亡与发病风险。他汀类药物长期是血脂异常的首选治疗,ALERT试验比较了他汀与安慰剂在移植受者中的获益。该数据可用于研究肾移植受者的血脂干预与心血管结局(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:高脂血症。心血管疾病是肾移植受者(RTR)的首要死因。移植后六个月,44%的RTR的低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)大于100mg/dL。血清LDL水平升高与动脉粥样硬化性心血管疾病(ASCVD)风险增加之间的相关性已得到充分证实。LDL水平降低与ASCVD患者死亡率和发病风险降低相关。他汀类药物长期以来一直是治疗血脂异常的首选药物。一项名为ALERT试验的前瞻性随机试验比较了他汀类药物与安慰剂在移植受者中的获益。原始研究包括2000名RTR,该研究的扩展部分评估了1652名患者,并显示主要心脏事件减少21%(p=0.036),心脏死亡或明确的非致命性心肌梗死减少29%

【主题与分类】

主题标签:Hyperlipidemias。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/NCT04608474

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

疾病:高脂血症。心血管疾病是肾移植受者(RTR)的主要死因。移植后六个月,44%的RTR的低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)大于100mg/dL。血清LDL水平升高与动脉粥样硬化性心血管疾病(ASCVD)风险增加之间的相关性已得到充分证实。LDL水平降低与ASCVD患者死亡率和发病率风险降低相关。他汀类药物一直是治疗血脂异常的首选药物。一项名为ALERT试验的前瞻性随机试验比较了他汀类药物与安慰剂在移植受者中的益处。原始研究包括2000名RTR,该研究的扩展部分评估了1652名患者,结果显示主要心脏事件减少了21%(p=0.036),心脏死亡或确定性非致命性心肌梗死减少了29%(p=0.014)。尽管他汀类药物降低了心血管事件的发生概率,但在RTR中并未显示出移植物存活率或死亡率获益的差异。使用他汀类药物的另一个令人担忧的因素是这些药物的耐受性。

他汀类药物与肝毒性和肌毒性相关,在RTR中其发生率更高。这种效应呈剂量相关性,并可能由抑制细胞色素p450同工酶的药物给药所诱发,如他克莫司和环孢素,这些是最常用的免疫抑制剂。另一种他汀类药物(氟伐他汀)与蛋白尿和肾衰竭相关。因此,有必要探索血脂异常管理中的新型治疗选择,尤其是在RTR中。PCSK-9抑制剂(前蛋白转化酶枯草溶菌素激酶-9抑制剂)已显示可使接受他汀类药物治疗的患者的LDL水平降低60%。然而,这些药物在慢性肾脏病(CKD)患者中的研究很少,尚未在RTR中进行分析。该研究将涉及3家不同医院的120名患者。两种不同

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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