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创建/更新时间

2026-10-07

资源简介

Lanreotide Autogel不同剂量治疗肢端肥大症患者的疗效与安全性研究

该数据集围绕肢端肥大症这一内分泌系统疾病展开，来源于clinicaltrials.gov，英文名称为“Efficacy and Safety Study of Varying Doses of Lanreotide Autogel in Patients With Acromegaly”。其核心研究目的，是比较Lanreotide Autogel与安慰剂在单次注射后的有效性；随后还评估了四次固定剂量注射后以及按滴定剂量治疗一年后的有效性与安全性。数据集主题标签为Acromegaly，整体聚焦于不同剂量Lanreotide Autogel在肢端肥大症患者中的疗效与安全性研究，属于内分泌系统疾病领域中与肢端肥大症治疗评价相关的临床试验数据资源。

【数据集背景】

肢端肥大症是一种与内分泌系统相关的疾病，临床治疗中需要评估不同药物方案的有效性与安全性。该数据集所对应的研究，关注Lanreotide Autogel在肢端肥大症患者中的应用。研究设计包含多个阶段：首先比较单次注射后Lanreotide Autogel与安慰剂的效果；随后在四次固定剂量注射后继续评估有效性与安全性；最后还观察了按滴定剂量治疗一年后的情况。这一背景说明该数据集与肢端肥大症的药物治疗评价直接相关，尤其围绕不同给药安排下的疗效与安全性展开。

【数据内容】

该数据集的主题标签为Acromegaly，所属分类为内分泌系统疾病 / 肢端肥大症。其内容指向一项关于Lanreotide Autogel不同剂量在肢端肥大症患者中疗效与安全性的研究。根据源站描述，研究关注单次注射后与安慰剂的比较，也关注四次固定剂量注射后的有效性与安全性，以及一年滴定剂量治疗后的有效性与安全性。除上述研究目的和评估阶段外，源站未提供更细粒度的数据字段、变量列表、样本量、终点指标或统计结果。

【采集与来源】

该数据集来自clinicaltrials.gov。源站描述指出，研究条件为Acromegaly，研究目的是比较Lanreotide Autogel与安慰剂在单次注射后的有效性，并进一步评估四次固定剂量注射后以及一年滴定剂量治疗后的有效性与安全性。除来源站和源站描述外，源站未提供关于采集方式、采集时间、采集地点、研究者信息或数据整理流程的更多说明。

【适用场景】

该数据集适用于与肢端肥大症相关的内分泌系统疾病研究场景，尤其是围绕Lanreotide Autogel不同剂量方案进行疗效与安全性评价的二次分析、研究复现或临床证据梳理。由于主题标签为Acromegaly，其适用方向集中在肢端肥大症患者治疗研究。源站未提供该数据集在药物经济学、真实世界研究、监管决策或其他具体应用场景中的用途说明。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据访问方式、下载格式、字段说明、分析脚本或操作指南。该数据集来源于clinicaltrials.gov，但除来源站信息外，源站未提供进一步的使用说明。

【质量与限制】

源站未提供关于数据质量、完整性、偏倚控制、样本代表性、缺失值处理或统计功效的具体信息。该数据集的研究目的涉及单次注射、四次固定剂量注射以及一年滴定剂量治疗后的有效性与安全性评估，但源站未提供相应结果数据或质量评价结论。因此，无法依据现有信息判断其数据质量水平或使用限制。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用格式、许可协议、使用条款或授权要求。该数据集来自clinicaltrials.gov，但除来源站信息外，源站未提供关于引用与许可的进一步说明。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT00234572

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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/NCT00234572

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。

数据说明

适应症：肢端肥大症。本研究旨在比较单次注射后兰瑞肽缓释凝胶与安慰剂的有效性。随后还评估了四次固定剂量注射后以及按滴定剂量治疗一年后的有效性和安全性。

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