食管线绳试验作为非洲吞咽困难患者嗜酸性食管炎诊断筛查工具的研究(马里与美国)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦吞咽困难与嗜酸性食管炎(EoE)的诊断筛查。研究纳入美国(n=30)与马里(n=30)有临床指征接受食管胃十二指肠镜(EGD)的受试者,在操作前进行1小时食管线绳试验(EST),以评估其作为EoE诊断筛查工具的性能与准确性

基本信息
资源简介
食管线绳试验作为非洲吞咽困难患者嗜酸性食管炎诊断筛查工具的研究(马里与美国)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦吞咽困难与嗜酸性食管炎(EoE)的诊断筛查。研究纳入美国(n=30)与马里(n=30)有临床指征接受食管胃十二指肠镜(EGD)的受试者,在操作前进行1小时食管线绳试验(EST),以评估其作为EoE诊断筛查工具的性能与准确性。数据涵盖临床资料、病史、实验室结果、BEDQ与PROMIS等患者报告结局,以及饮食、社会人口学、环境史和生物样本信息,可用于EoE筛查准确性评估及相关因素分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:吞咽困难、嗜酸性食管炎。研究描述:符合条件的参与者将被纳入,以评估1小时食管线绳试验(EST)作为嗜酸性食管炎(EoE)诊断筛查工具的性能和准确性。在美国(n=30)和马里(n=30)同意参加、接受有临床指征的食管胃十二指肠镜(EGD)检查的参与者,将在操作前进行EST。临床数据,包括病史和实验室检查结果,将记录在病例报告表上。症状还将使用经过验证的患者报告结局测量工具进行评估:简明食管吞咽困难问卷(BEDQ)和患者报告结局测量信息系统(PROMIS-GI和-57)。饮食、社会人口学和环境史将通过经过验证的问卷获取。血液、尿液、粪便和皮肤拭子/胶带
【主题与分类】
主题标签:Dysphagia、Eosinophilic Esophagitis。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07027826
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07027826
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- 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
疾病:吞咽困难、嗜酸性粒细胞性食管炎。研究描述:符合条件的参与者将被纳入研究,以评估1小时食管线绳试验(EST)作为嗜酸性粒细胞性食管炎(EoE)诊断筛查工具的性能和准确性。在美国(n=30)和马里(n=30)同意参与的、因临床需要接受食管胃十二指肠镜检查(EGD)的参与者,将在检查前进行EST。临床数据,包括病史和实验室检查结果,将记录在病例报告表中。症状还将通过经验证的患者报告结局量表进行评估:简明食管吞咽困难问卷(BEDQ)和患者报告结局测量信息系统(PROMIS-GI和-57)。饮食、社会人口学和环境暴露史将通过经验证的问卷获取。将采集血液、尿液、粪便和皮肤拭子/胶带条样本用于额外的生物标志物研究。参与者将通过粪便聚合酶链反应(PCR)筛查肠道蠕虫感染。EGD期间获取的组织样本将通过组织病理学检查评估幽门螺杆菌。
食管活检样本及剩余的EST洗脱液将分配用于研究性研究。将从参与者社区内的区域采集空气和水样本,并进行分析,以确定其与环境污染物水平升高之间的潜在相关性。本研究的假设是,1小时EST将为出现吞咽困难的非洲人和非洲移民提供EoE患病率的初步估计。主要目标:-评估1小时EST作为诊断筛查工具在美国和马里出现吞咽困难的非洲个体中诊断EoE的准确性。次要目标:-确定美国和马里出现吞咽困难的非洲个体中EoE的频率。主要终点:* 敏感性,通过EST获得的EoE-Score™阳性结果在那些诊断为
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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