药师主导的痛风达标降尿酸治疗研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦痛风与痛风性关节炎患者，比较药师主导的远程医疗干预与常规照护对关节炎发作负担及血清尿酸达标情况的影响，纳入来自五家 VA 医疗中心的 310 名美国退伍军人，并评估健康相关生活质量、疼痛干扰和参与者整体评估等患者报告结局，可用于痛风管理干预效果
基本信息
资源简介
药师主导的痛风达标降尿酸治疗研究
该数据集对应一项在 clinicaltrials.gov 登记的临床研究，英文名称为 Pharmacist-Led Treat-to-Target Urate Lowering Therapy in Patients With Gout，本站将其归入消化系统疾病 / 其他分类。研究聚焦痛风与痛风性关节炎患者，旨在量化并比较药师主导的远程医疗干预与常规照护对关节炎发作负担及血清尿酸达标情况的影响。研究对象为 310 名美国退伍军人，来自五家 VA 医疗中心。除主要结局外，研究还评估干预对患者报告结局的作用，包括健康相关生活质量的改善、疼痛干扰以及参与者整体评估。该数据集可用于痛风管理干预效果的相关分析与参考。
【数据集背景】
痛风与痛风性关节炎是需要长期管理的慢性疾病，血清尿酸达标与关节炎发作控制是临床关注的核心问题。该研究围绕“达标治疗”理念，探索由药师主导、通过远程医疗方式实施的尿酸降低治疗干预，并与常规照护进行对照，以量化两种模式在关节炎发作负担和血清尿酸达标方面的差异。研究纳入 310 名美国退伍军人，受试者来自五家 VA 医疗中心，体现了在退伍军人医疗体系内开展痛风管理的实际场景。
【数据内容】
该数据集涉及的内容包括：受试者在干预与常规照护两种模式下的关节炎发作负担、血清尿酸达标情况，以及患者报告结局，具体涵盖健康相关生活质量的改善、疼痛干扰和参与者整体评估。数据对应的疾病主题标签为 Gout 与 Gouty Arthritis。关于具体变量字段、测量量表、随访时间点及数据结构等细节，源站未提供。
【采集与来源】
数据来源站为 clinicaltrials.gov，对应研究在五家 VA 医疗中心招募 310 名美国退伍军人痛风患者。研究设计为比较药师主导的远程医疗干预与常规照护的效果。关于采集流程、随访频次、数据录入方式及质量控制措施等具体信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集可用于痛风管理干预效果的评价与比较研究，例如分析药师主导的远程医疗模式对关节炎发作负担和血清尿酸达标的影响，以及评估干预在健康相关生活质量、疼痛干扰和参与者整体评估等患者报告结局方面的作用。也可作为痛风达标治疗相关研究、退伍军人人群慢病管理研究及远程医疗干预研究的参考数据。关于其他延伸应用场景，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明，包括数据获取方式、变量定义、分析建议及配套文档等。
【质量与限制】
该数据集的研究人群为来自五家 VA 医疗中心的 310 名美国退伍军人，样本具有特定人群与机构来源特征。关于数据质量评估、缺失情况、偏倚控制及外推限制等具体信息，源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可条款相关信息。
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放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://clinicaltrials.gov/study/NCT06887452
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
条件：痛风、痛风性关节炎。本项目将量化并比较由药师主导的远程医疗干预与常规照护对310名美国退伍军人痛风患者的关节炎发作负担及血清尿酸达标情况的影响，受试者从五家退伍军人事务部医疗中心招募。本项目将量化该干预对患者报告结局的影响（健康相关生活质量、疼痛干扰及参与者总体评估的改善）。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
