EndoStim 患者登记数据库

EndoStim Patient Registry 是面向胃食管反流病(GERD)患者的登记数据库,用于收集接受 EndoStim LES 刺激系统治疗患者的相关数据

EndoStim Inc.EndoStim Inc.
clinicaltrials
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文本GERD
EndoStim Patient Registry

基本信息

模态
文本
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

EndoStim 患者登记数据库

EndoStim Patient Registry 是一个面向胃食管反流病(GERD)患者的登记数据库,其核心用途是收集接受 EndoStim LES 刺激系统治疗的患者相关数据。该登记库为参与研究的医师调查者提供了一个数据收集与分析框架,使其能够围绕 EndoStim LES 刺激系统的使用情况系统性地积累结局数据。作为一个前瞻性、多中心的患者登记项目,各参与站点在获得知情同意后,还可选择回顾性纳入既往已接受治疗的患者,并将回顾性数据录入纸质或在线病例报告表。该数据集在分类上归属于消化系统疾病下的胃食管反流病方向,主题标签为 GERD,来源站为 clinicaltrials.gov。

【数据集背景】

胃食管反流病(GERD)是一种常见的消化系统疾病。EndoStim Patient Registry 的建立,旨在为接受 EndoStim LES 刺激系统治疗的 GERD 患者提供一个规范化的数据收集框架。其主要目标是让参与研究的医师调查者能够收集并分析与 EndoStim LES 刺激系统使用相关的结局数据,从而为该治疗方式在真实临床环境中的应用情况提供数据基础。该登记项目采用前瞻性、多中心的设计,并允许站点在获得知情同意的前提下回顾性纳入既往接受过治疗的患者。

【数据内容】

该登记库收集的是与 GERD 患者接受 EndoStim LES 刺激系统治疗相关的结局数据。数据通过病例报告表进行录入,病例报告表提供纸质和在线两种形式。参与站点既可以将前瞻性入组患者的数据录入病例报告表,也可以将回顾性纳入的既往治疗患者的数据录入其中。关于具体的数据字段、变量类型、随访时间点及样本量等信息,源站未提供。

【采集与来源】

数据来源于参与该登记项目的多中心站点。采集方式为前瞻性、多中心登记,同时允许各站点在获得知情同意后回顾性纳入既往已接受 EndoStim LES 刺激系统治疗的患者。所有数据经由纸质或在线病例报告表录入。该数据集的来源站为 clinicaltrials.gov。关于各站点的具体数量、地域分布及招募时间安排等信息,源站未提供。

【适用场景】

该登记库主要适用于围绕 EndoStim LES 刺激系统治疗 GERD 的结局数据收集与分析。参与研究的医师调查者可借助这一框架,对接受该治疗的患者进行系统性的数据积累,以支持相关临床结局的评估。其前瞻性与回顾性相结合的入组方式,使其能够覆盖新近治疗与既往治疗两类患者群体。关于该数据在其他研究场景中的具体应用方式,源站未提供。

【使用方法】

参与站点通过病例报告表录入数据,可选择纸质或在线形式。前瞻性入组患者的数据按登记流程采集,回顾性纳入的患者则在获得知情同意后将其既往治疗相关数据录入病例报告表。关于数据访问权限、申请流程及分析工具等具体使用方式,源站未提供。

【质量与限制】

该登记库为前瞻性、多中心设计,并允许回顾性入组,回顾性数据依赖既往记录并录入病例报告表。关于数据质量控制措施、缺失数据处理、随访完整性及潜在偏倚等信息,源站未提供。

【引用与许可】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov。关于引用格式、许可条款及数据使用限制等信息,源站未提供。

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02441400

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • 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。

数据说明

条件:GERD。EndoStim患者注册库提供了一个框架,用于收集接受EndoStim LES刺激系统治疗的GERD患者的数据。主要目标是提供一个工具,供参与的医生研究人员收集和分析与使用EndoStim LES刺激系统相关的结局数据。这是一个前瞻性、多中心患者注册库。各站点也可选择回顾性纳入既往接受过治疗的患者(在获得知情同意后),并将回顾性数据录入纸质或在线病例报告表中。

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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