辛伐他汀治疗Graves眼病研究 (GO-S)

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕辛伐他汀治疗Graves眼病(GO-S)的研究,涵盖Graves眼病、甲状腺相关眼病及甲状腺相关眶病

Lund UniversityLund University
clinicaltrials
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基因组预测Graves OphthalmopathyThyroid Associated OphthalmopathyThyroid Associated Orbitopathy
Treatment of Graves´ophthalmopathy with Simvastatin (GO-S)

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

辛伐他汀治疗Graves眼病研究 (GO-S)

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕辛伐他汀治疗Graves眼病(GO-S)的研究,涵盖Graves眼病、甲状腺相关眼病及甲状腺相关眶病。源站描述涉及GO从轻中度进展为重度疾病的判定标准,包括需启动糖皮质激素、球后放疗或眶减压治疗的严重软组织肿胀(NO SPECS 2c类)、角膜溃疡风险、30度内复视及视神经功能障碍,并说明进展患者的随访方式与退出标准。数据可用于眼病进展风险识别与治疗决策相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Graves眼病、甲状腺相关眼病、甲状腺相关眶病。GO从轻中度进展为重度疾病:开始使用糖皮质激素、球后放疗或眶减压治疗的标准为严重软组织肿胀(NO SPECS 2c类)、伴或不伴突眼的角膜溃疡风险、30度内复视以及视神经功能障碍。进展的患者将在持续随机治疗下随访至研究结束。退出标准:1. 患者可在任何时间退出试验,对其未来治疗无任何后果。2. 若研究者判断患者不依从试验程序或出于安全考虑,可自行决定让患者退出试验。3. 若患者怀孕或出现(源站描述在此处截断)

【主题与分类】

主题标签:Graves Ophthalmopathy、Thyroid Associated Ophthalmopathy、Thyroid Associated Orbitopathy。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03131726

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:Graves眼病、甲状腺相关性眼病、甲状腺相关性眶病。GO从轻中度进展为重度疾病:开始使用皮质类固醇、球后照射或眶减压治疗的标准为严重的软组织肿胀(NO SPECS 2c级)、伴或不伴眼球突出的角膜溃疡风险、30度以内的复视以及视神经功能障碍。进展的患者将继续接受正在进行的随机治疗,并随访至研究结束。退出标准:1. 患者可在任何时候退出试验,对其未来治疗无任何影响。2. 如果研究者判断患者不遵守试验程序或出于安全考虑,可自行决定让患者退出试验。3. 如果患者怀孕或出现充血性心力衰竭、肾功能不全、凝血功能障碍、胃溃疡、炎症性肠病、糖尿病视网膜病变、糖尿病肾病、严重肌病或横纹肌溶解症,必须退出试验。

随机化前的实验室检查:TSH、fT4、fT3、TRAb、TPOAb、血浆葡萄糖、HbA1c、肌酐或胱抑素C,根据各研究中心常规用于估算GFR。生物样本库样本用于分析眼病潜在标志物、DNA(血沉棕黄层)、RNA(全血)、血清和血浆,按照单独的采样说明进行。临床就诊和眼病治疗:内分泌科医生和眼科医生在随机化前判断Graves病患者是否存在眼病,并评估纳入和排除标准,以决定是否接受辛伐他汀治疗。眼病活动度根据CAS(临床活动度评分)判断,并由眼科医生记录:自发性球后疼痛 0. 无 1. 有;眼球运动疼痛 0. 无 1. 有;眼睑红斑 0. 无 1. 有;结膜充血 0. 无 1. 有;结膜水肿 0. 无 1. 有;泪阜肿胀 0. 无 1. 有;眼睑水肿或肿胀 0. 无 1. 有;合计(分) 在平行

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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