使用TYG指数对狼疮肾炎中亚临床动脉粥样硬化和心血管风险的无创评估

本数据集来自clinicaltrials.gov,为单中心观察性研究,在Assiut University Hospital内科风湿与肾脏科开展,纳入系统性红斑狼疮(SLE)和狼疮肾炎(LN)患者

Assiut UniversityAssiut University
clinicaltrials
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蛋白质预测Systemic Lupus Erthematosus (SLE)Lupus Nephritis (LN)
Non Invasive Assessment of Subclinical Atherosclerosis and Cardiovascular Risk Using TYG Index in Lupus Nephritis

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

使用TYG指数对狼疮肾炎中亚临床动脉粥样硬化和心血管风险的无创评估

本数据集来自clinicaltrials.gov,为单中心观察性研究,在Assiut University Hospital内科风湿与肾脏科开展,纳入系统性红斑狼疮(SLE)和狼疮肾炎(LN)患者。数据涵盖人口学信息、BMI、吸烟与用药史、临床评估(依据2019 EULAR/ACR和2018 ISN/RPS分类,采用SLEDAI-2K评分)及实验室检查等。可用于探索TYG指数与亚临床动脉粥样硬化及心血管风险之间的关联,支持风险预测与相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:系统性红斑狼疮(SLE)、狼疮肾炎(LN)。该研究为单中心观察性研究,将在Assiut University Hospital内科、风湿与肾脏科(住院、门诊)开展,包括:完整病史采集和全面临床检查,包括: 人口学信息:收集年龄、性别、病程和相关病史数据。 体重指数(BMI) 吸烟状况和用药史(如皮质类固醇、免疫抑制剂和抗脂药物将被排除) 临床评估:患者根据2019 EULAR/ACR分类标准诊断为SLE,并根据2018 ISN/RPS狼疮肾炎分类诊断为狼疮肾炎(LN)。根据SLEDAI-2K评分评估SLE疾病活动度。 实验室检查: 全血细胞计数

【主题与分类】

主题标签:Systemic Lupus Erthematosus (SLE)、Lupus Nephritis (LN)。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07719322

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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:系统性红斑狼疮(SLE)、狼疮性肾炎(LN)。该研究为单中心观察性研究,将在Assiut大学医院内科、风湿病与肾脏科(住院部、门诊)开展,包括:完整病史采集和全面临床检查,包括:* 人口学信息:收集年龄、性别、病程及相关病史数据。* 体重指数(BMI)* 吸烟状况及用药史,如(糖皮质激素、免疫抑制剂和抗脂药物将被排除)* 临床评估:根据2019 EULAR/ACR分类标准诊断为SLE的患者,以及狼疮性肾炎(LN),根据2018 ISN/RPS狼疮性肾炎分类进行分类。并根据SLEADI-2K评分评估SLE疾病活动度。

  • 实验室检查:
  • 全血细胞计数(CBC)
  • 血脂谱(空腹甘油三酯、总胆固醇、低密度脂蛋白、高密度脂蛋白、极低密度脂蛋白)
  • 空腹血糖(mg/dL)
  • 肾功能检查(血清肌酐、血尿素氮)
  • eGFR
  • CRP
  • 红细胞沉降率(ESR)
  • 自身抗体谱:ANA、抗dsDNA
  • 补体水平:C3、C4
  • 尿蛋白排泄量(24小时尿蛋白)
  • 同型半胱氨酸
  • 血清尿酸
  • 肾活检
  • 指标计算:
  • 甘油三酯-葡萄糖(TyG)指数
  • CRP_TyG指数
  • 颈动脉超声检查

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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