成人乳糜泻临床表现数据集:当前真实世界经验
背景与目的:乳糜泻(CD)的临床表现随时间发生变化,越来越多患者表现为非典型症状、肠外表现(EIM)或无临床症状。我们旨在调查导致成人患者诊断为 CD 的主要症状/体征

基本信息
资源简介
成人乳糜泻临床表现数据集:当前真实世界经验
背景与目的:乳糜泻(CD)的临床表现随时间发生变化,越来越多患者表现为非典型症状、肠外表现(EIM)或无临床症状。我们旨在调查导致成人患者诊断为 CD 的主要症状/体征
Dataset related to article "Clinical presentation of celiac disease in adult patients: current real-life experience"
【数据集背景】
源站首次发布:2025。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):本记录包含与文章《Clinical presentation of celiac disease in adult patients: current real-life experience》相关的原始数据。摘要。背景与目的:乳糜泻(CD)的临床表现随时间发生变化,越来越多患者表现为非典型症状、肠外表现(EIM)或无临床症状。我们旨在调查导致成人患者诊断为 CD 的主要症状/体征。作为次要终点,我们评估了无麸质饮食(GFD)后胃肠道(GI)症状的转归。方法:纳入 2022 年 9 月至 2024 年 2 月期间连续就诊于我院的成人 CD 患者。回顾性评估临床数据。结果:共纳入 134 例患者,104 例女性/30 例男性,中位诊断年龄 35 岁。79 例患者报告胃肠道症状(即腹泻、腹部
【主题与分类】
主题标签:Celiac disease、Diagnosis、Gluten-free diet。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.14998607
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://doi.org/10.5281/zenodo.14998607
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
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
本记录包含与文章《成人乳糜泻患者的临床表现:当前真实世界经验》相关的原始数据。摘要。背景与目的:乳糜泻(CD)的临床表现随时间发生了变化,更多患者表现为非典型症状、肠外表现(EIM)或无任何症状。我们旨在探究导致成人患者诊断为CD的主要症状/体征。作为次要终点,我们评估了无麸质饮食(GFD)后胃肠道(GI)症状的转归。方法:纳入2022年9月至2024年2月期间连续就诊于我院的所有成人CD患者。回顾性评估临床数据。结果:共纳入134例患者,女性104例/男性30例,诊断时中位年龄35岁。79例患者报告以胃肠道症状(即腹泻、腹胀、消化不良)为主要症状导致CD诊断。40例患者的主要症状/体征为EIM(即缺铁性贫血、不孕/流产、皮炎、骨质疏松、转氨酶水平升高)。
15例患者无症状,因阳性家族史或合并自身免疫性甲状腺功能减退而确诊。在报告有胃肠道症状的79例患者中,20例在接受无麸质饮食后症状未完全缓解。在报告严格坚持无麸质饮食的17例患者中(相比之下,低依从性1例,不依从2例),分别有2例和15例被诊断为乳糖不耐受和肠易激综合征重叠。结论:胃肠道表现仍是乳糜泻就诊时的主要症状,但临床医生应了解乳糜泻的肠外表现及其与其他自身免疫性疾病的关联。对于治疗无反应的乳糜泻患者,可考虑与功能性疾病重叠的可能。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




