青年镰状细胞贫血患者卒中预防
镰状细胞病、镰状细胞贫血及缺血性/静默性卒中。假设固定中等剂量羟基脲20 mg/kg对年轻成人镰状细胞贫血的一级和二级卒中预防安全有效

基本信息
资源简介
青年镰状细胞贫血患者卒中预防
镰状细胞病、镰状细胞贫血及缺血性/静默性卒中。假设固定中等剂量羟基脲20 mg/kg对年轻成人镰状细胞贫血的一级和二级卒中预防安全有效。拟在尼日利亚建立多学科团队,评估该年龄组神经系统疾病负担,目标包括估计患病率、建立前瞻性队列确定发病率,并评估羟基脲预防进一步神经疾病的安全性与可行性。计划纳入250名16-25岁患者,基于现有NINDS卒中预防试验平台(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:镰状细胞病、镰状细胞贫血、缺血性卒中、静默性卒中、静默性脑梗死、卒中。研究者的总体假设是:固定中等剂量20 mg/kg的羟基脲对患有SCA的年轻成人进行一级和二级卒中预防是安全有效的;该假设最终将在一项由NIH资助的III期对照试验中接受检验。在检验这一总体假设之前,研究者必须组建一个多学科团队,为患有SCD的年轻成人提供医疗照护,并确立这一特定年龄组神经系统疾病的临床流行病学。依托尼日利亚正在进行的、由NINDS资助的一级卒中预防试验的现有研究平台,研究者具有独特优势,可将其卒中评估和治疗扩展至下一个序贯年龄组,即患有SCA的年轻成人。本项目的近期目标是:1)估计患有SCA的年轻成人中神经系统疾病的患病率(向NIH提交R21申请);2)建立年轻成人前瞻性队列,以确定神经系统疾病的发病率;3)确定固定中等剂量羟基脲治疗在尼日利亚患有SCA的年轻成人中预防进一步神经系统疾病的安全性和可行性。尼日利亚当前儿科一级和二级卒中预防试验(NCT01801423、NCT02560935、NCT02675790)的领导团队将采用与研究者在既往儿科NINDS-R21及当前儿科NINDS-R01中所使用的类似有效策略,来估计患有SCA的年轻成人中神经系统疾病的患病率和发病率。患有SCA的年轻成人其卒中危险因素不同于16岁以下的SCA患儿,包括一般人群中可见的卒中危险因素,因此需要针对年龄和疾病的循证管理来制定一级和二级卒中预防策略。研究者提议入组250名16–25岁的SCA参与者。研究者认为这一样本量是足够的。
【主题与分类】
主题标签:Sickle Cell Disease、Sickle Cell Anemia、Stroke, Ischemic、Silent Stroke、Silent Cerebral Infarct、Stroke。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04808778
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04808778
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:镰状细胞病、镰状细胞贫血、缺血性卒中、静默性卒中、静默性脑梗死、卒中。研究者的总体假设是,固定中等剂量20 mg/kg的羟基脲对患有SCA的年轻成人卒中的一级和二级预防安全有效;该假设最终将在NIH资助的III期对照试验中接受检验。在检验这一总体假设之前,研究者必须建立一个多学科团队,为患有SCD的年轻成人提供医疗照护,并确立这一特定年龄组神经系统并发症的临床流行病学。基于尼日利亚正在进行的、由NINDS资助的一级卒中预防试验的现有研究平台,研究者具备独特条件,可将卒中评估和治疗扩展至按年龄顺序的下一个年龄组——患有SCA的年轻成人。
本项目的近期目标是:1)估计患有SCA的年轻成人中神经系统并发症的患病率(向NIH提交的R21申请);2)建立一个年轻成人前瞻性队列,以确定神经系统并发症的发病率;3)确定固定中等剂量羟基脲治疗在尼日利亚患有SCA的年轻成人中预防进一步神经系统疾病的安全性和可行性。尼日利亚当前正在开展的儿科一级和二级卒中预防试验(NCT01801423、NCT02560935、NCT02675790)的领导者将采用与研究者既往儿科NINDS-R21及当前儿科NINDS-R01中所用类似的有效策略,来估计患有SCA的年轻成人中神经系统并发症的患病率和发病率。与16岁以下的SCA患儿相比,患有SCA的年轻成人具有不同的卒中危险因素,包括一般人群中可见的卒中危险因素,因此需要针对年龄和疾病特异的循证管理,以制定一级和二级卒中预防策略。研究者拟纳入250名年龄在16-25岁之间的SCA参与者。
研究者认为该样本量是足够的。
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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