中国肺血管炎患者临床表现与结局观察研究

源站描述涉及疑似血管炎的诊断建立、呼吸系统评估、其他系统损害筛查、治疗与预后评价,并采用 BVAS/WG 与医生整体评估衡量疾病活动度、按 V 评分记录疾病或治疗相关损害

Peking Union Medical College HospitalPeking Union Medical College Hospital
clinicaltrials
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蛋白质预测ANCA-associated VasculitisGranulomatosis With PolyangiitisMicroscopic Polyangiitis
Observation Study of Clinical Manifestation and Outcome in Chinese Patients With Pulmonary Vasculitis

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

中国肺血管炎患者临床表现与结局观察研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦中国肺血管炎患者的临床表现与结局观察研究,覆盖 ANCA-associated Vasculitis、Granulomatosis With Polyangiitis、Microscopic Polyangiitis 及 EosinphilicGranulomatosis With Polyangiitis 等病种。源站描述涉及疑似血管炎的诊断建立、呼吸系统评估、其他系统损害筛查、治疗与预后评价,并采用 BVAS/WG 与医生整体评估衡量疾病活动度、按 V 评分记录疾病或治疗相关损害。数据可用于血管炎临床特征分析、疾病活动度与损害评估及预后预测研究(来源 clinicaltri。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:ANCA-associated Vasculitis、Granulomatosis With Polyangiitis、Microscopic Polyangiitis、EosinphilicGranulomatosis With Polyangiitis。疑似血管炎患者的表现:1. 确立诊断:临床发现、实验室检查、组织活检、适当时行血管造影。2. 评估呼吸系统:胸部 HRCT、肺功能检查、支气管镜检查(BALF、TBB)、肺活检(针吸活检、VAST)。3. 筛查其他系统潜在损害:鼻旁窦、视力与听力、神经系统、肾脏、胃肠道、心脏与血管、皮肤、血液学、肌肉骨骼与关节。4. 治疗。5. 预后评估:1. 研究访视发生于基线、第4周以及第2、4、6、12、18、24、30个月。2. 疾病活动度基于 BVAS/WG 和医生整体评估进行测量。3. 与疾病或治疗相关的损害根据 V 进行评分。

【主题与分类】

主题标签:ANCA-associated Vasculitis、Granulomatosis With Polyangiitis、Microscopic Polyangiitis。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02126098

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02126098

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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:ANCA相关性血管炎、肉芽肿性多血管炎、显微镜下多血管炎、嗜酸性肉芽肿性多血管炎。疑似血管炎患者的临床表现 1. 确立诊断 临床发现 实验室检查 组织活检 适当时行血管造影 2. 评估呼吸系统 胸部高分辨率CT 肺功能检查 支气管镜检查(支气管肺泡灌洗液、经支气管活检) 肺活检(针刺活检、VAST) 3. 筛查其他系统的潜在损害 鼻旁窦、视力与听力 神经系统 肾脏 胃肠道 心脏与血管 皮肤 血液系统 肌肉、骨骼与关节 4. 治疗 5. 预后评估 1. 研究访视发生于基线时;第4周;以及第2、4、6、12、18、24、30个月。 2. 疾病活动度依据BVAS/WG和医师整体评估进行测量。 3. 与疾病或治疗相关的损害依据血管炎损害指数进行评分(该指数评分范围为0至64分,评分越高表明损害越严重)。 4.

健康相关生活质量采用医学结局研究36项短期健康调查(SF-36)进行评分。该量表得分范围为0至100分,得分越高表示健康状况越好。5. 采用直接酶联免疫吸附试验(ELISA)对系列血清样本进行蛋白酶3-ANCA和髓过氧化物酶-ANCA检测。

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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