粪菌移植真实世界研究:长期有效性与安全性统计

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为单中心真实世界观察性研究,结合回顾性与前瞻性队列,系统评估粪菌移植(FMT)的长期有效性与安全性

Chen QiYiChen QiYi
clinicaltrials
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其他预测Ulcerative Colitis (UC)Crohn Disease (CD)Irritable Bowel Syndrome (IBS)Chronic Functional ConstipationChemotherapy-Induced ColitisPD-1 Associated EnteritisAutism Spectrum DisorderIncomplete Intestinal Obstruction
Real-World Study on Fecal Microbiota Transplantation: Long-Term Effectiveness and Safety Statistics

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

粪菌移植真实世界研究:长期有效性与安全性统计

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为单中心真实世界观察性研究,结合回顾性与前瞻性队列,系统评估粪菌移植(FMT)的长期有效性与安全性。覆盖复发性艰难梭菌感染、炎症性肠病、功能性胃肠病及部分肠外疾病,计划入组约4000例接受过FMT的患者。主要目标是评估FMT后3个月、1年、5年的真实世界临床缓解率,次要目标包括长期安全性等。可用于FMT长期疗效与安全性的预测建模及真实世界证据分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:复发性艰难梭菌感染、溃疡性结肠炎(UC)、克罗恩病(CD)、肠易激综合征(IBS)、慢性功能性便秘、化疗诱导性结肠炎、PD-1相关肠炎、自闭症谱系障碍。这是一项单中心、真实世界观察性研究,结合回顾性与前瞻性队列,系统评估粪菌移植(FMT)的长期有效性与安全性。该研究计划入组约4000名因一系列疾病接受过FMT的患者,包括复发性艰难梭菌感染、炎症性肠病、功能性胃肠病以及某些肠外疾病。主要目标是评估FMT后3个月、1年和5年的真实世界临床缓解率。次要目标包括评估长期安全性

【主题与分类】

主题标签:Ulcerative Colitis (UC)、Crohn Disease (CD)、Irritable Bowel Syndrome (IBS)、Chronic Functional Constipation、Chemotherapy-Induced Colitis、PD-1 Associated Enteritis、Autism Spectrum Disorder、Incomplete Intestinal Obstruction。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07261826

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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

疾病范围:艰难梭菌感染复发、溃疡性结肠炎(UC)、克罗恩病(CD)、肠易激综合征(IBS)、慢性功能性便秘、化疗相关性结肠炎、PD-1相关肠炎、自闭症谱系障碍。这是一项单中心、真实世界观察性研究,结合回顾性和前瞻性队列,系统评估粪菌移植(FMT)的长期有效性和安全性。该研究计划纳入约4,000名因一系列疾病接受过FMT的患者,包括复发性艰难梭菌感染、炎症性肠病、功能性胃肠病以及某些肠外疾病。主要目标是评估FMT后3个月、1年和5年的真实世界临床缓解率。次要目标包括评估长期安全性和不良事件、衡量生活质量的改善,并探索预测治疗成功的因素(如给药途径、供体选择和患者特征)。数据将从医疗记录和计划的随访中收集。

将采用先进的统计和机器学习模型来分析数据并构建预测模型。这项大规模研究的结果将为FMT的标准化和精准临床应用提供高质量证据。

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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