早孕期胎盘生长因子与核小体水平及不良妊娠结局队列研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项观察性前瞻性队列研究,纳入2026年6月至2027年7月在温州医科大学附属第二医院进行无创产前检测(NIPT)并于12-14周妊娠期分娩的孕妇

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clinicaltrials
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其他预测PreeclampsiaPremature BirthFetal Growth RestrictionRecurrent Miscarriage
其他Cohort Study on the Levels of Placental Growth Factor and Nucleosomes in Early Pregnancy and Adverse Pregnancy Outcomes

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

早孕期胎盘生长因子与核小体水平及不良妊娠结局队列研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项观察性前瞻性队列研究,纳入2026年6月至2027年7月在温州医科大学附属第二医院进行无创产前检测(NIPT)并于12-14周妊娠期分娩的孕妇。采集母体外周血样本进行NIPT分析,并测量血浆核小体浓度和PLGF水平,根据第95百分位数将参与者分为四组。研究旨在探讨早孕期母体血清PLGF和核小体水平与不良妊娠结局的关联,并评估其对子痫前期、胎儿生长受限、早产等妊娠并发症的预测价值。数据可用于妊娠并发症风险预测模型开发与验证(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):研究条件:子痫前期、早产、胎儿生长受限、复发性流产。目的:本研究旨在探讨妊娠早期母体血清胎盘生长因子(PLGF)和核小体水平与不良妊娠结局之间的关联,并评估其对子痫前期、胎儿生长受限、早产及其他妊娠并发症发生的预测价值。方法:本观察性前瞻性队列研究纳入2026年6月至2027年7月期间在温州医科大学附属第二医院于妊娠12-14周接受无创产前检测(NIPT)并分娩的孕妇。采集母体外周血样本进行NIPT分析,并测定血浆核小体浓度和PLGF水平。根据同期同中心健康孕妇人群建立的核小体和PLGF水平的第95百分位数(P95),将参与者分为四组:(1)两者均正常,(2)仅核小体升高,(3)仅PLGF升高,(4)两者均升高。收集母体人口学特征、实验室指标和妊娠结局,并在各组间进行比较。记录不良妊娠结局的发生率,包括子痫前期、胎儿生长受限、早产、复发性流产和新生儿并发症。分析核小体和PLGF水平与不良妊娠结局之间的关系,以探讨其作为胎盘功能障碍相关并发症早期预测生物标志物的潜力。

【主题与分类】

主题标签:Preeclampsia、Premature Birth、Fetal Growth Restriction、Recurrent Miscarriage。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07841197

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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:子痫前期、早产、胎儿生长受限、复发性流产。目的:本研究旨在探讨妊娠早期母体血清胎盘生长因子(PLGF)和核小体水平与不良妊娠结局之间的关联,并评估其对子痫前期、胎儿生长受限、早产及其他妊娠并发症发生的预测价值。方法:本观察性前瞻性队列研究纳入2026年6月至2027年7月期间在温州医科大学附属第二医院于妊娠12-14周接受无创产前检测(NIPT)并分娩的孕妇。采集母体外周血样本进行NIPT分析,并测定血浆核小体浓度和PLGF水平。根据同期同中心健康孕妇人群建立的核小体和PLGF水平的第95百分位数(P95),将参与者分为四组:(1)两者均正常,(2)仅核小体升高,(3)仅PLGF升高,(4)两者均升高。

收集并比较各组孕妇的人口学特征、实验室指标及妊娠结局。记录不良妊娠结局的发生率,包括子痫前期、胎儿生长受限、早产、复发性流产及新生儿并发症。分析核小体与PLGF水平同不良妊娠结局之间的关系,以探讨其作为胎盘功能障碍相关并发症早期预测生物标志物的潜力。

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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