Pasireotide治疗肢端肥大症真实世界有效性与安全性的系统评价与Meta分析数据集
用于研究的数据集：Pasireotide治疗肢端肥大症真实世界有效性与安全性的系统评价与Meta分析。主题标签：内分泌系统疾病、肢端肥大症、Pasireotide、系统评价、Meta分析、真实世界证据
基本信息
资源简介
Pasireotide治疗肢端肥大症真实世界有效性与安全性的系统评价与Meta分析数据集
该数据集围绕Pasireotide治疗肢端肥大症的真实世界有效性与安全性展开，是一项系统评价与Meta分析所对应的研究数据集合。肢端肥大症属于内分泌系统疾病，临床治疗中常需要综合评估药物在真实医疗环境下的表现。该数据集由Biagetti, Betina提交至Zenodo平台，发布时间为2024年，采用Creative Commons Attribution 4.0 International许可协议，允许在署名条件下使用、共享和改编。数据集英文名称明确指向“真实世界证据”，说明其关注点并非严格对照试验环境，而是更贴近临床实践的数据汇总与分析结果。整体而言，该数据集为内分泌领域研究者、临床医生及循证医学工作者提供了一个可复用的研究资料入口，用于了解Pasireotide在肢端肥大症治疗中的综合证据。
【数据集背景】
肢端肥大症是一种由生长激素过度分泌引起的内分泌系统疾病，长期管理通常涉及药物、手术和放疗等多种手段。Pasireotide作为一种生长抑素类似物，被用于治疗肢端肥大症。该数据集对应的研究旨在系统评价和Meta分析Pasireotide在真实世界中的有效性与安全性。与随机对照试验相比，真实世界证据能够反映更广泛患者群体、更复杂合并症和更贴近日常诊疗的用药情况。因此，该数据集所支撑的研究主题具有明确的临床证据整合需求，属于内分泌系统疾病中肢端肥大症药物治疗评价的一部分。
【数据内容】
该数据集是“Real-World Evidence of Effectiveness and Safety of Pasireotide in the Treatment of Acromegaly: A Systematic Review and Meta-Analysis”研究的数据集合。其主题标签包括内分泌系统疾病、肢端肥大症、Pasireotide、系统评价、Meta分析、真实世界证据。数据集内容应围绕上述系统评价与Meta分析的研究数据展开，但具体包含哪些文件、变量、表格或分析脚本，源站未提供。数据集的英文名称和来源站描述均指向同一项研究，说明其内容与Pasireotide治疗肢端肥大症的真实世界证据评价直接相关。
【采集与来源】
该数据集来源于doi.org，并发布于Zenodo机构平台。作者为Biagetti, Betina。发布时间为2024年。源站描述为“Dataset for the study: Real-World Evidence of Effectiveness and Safety of Pasireotide in the Treatment of Acromegaly: A Systematic Review and Meta-Analysis”。关于数据采集的具体方法、检索策略、纳入排除标准、数据提取流程、统计软件或原始研究来源，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于内分泌系统疾病特别是肢端肥大症相关研究，可用于系统评价与Meta分析的复现、二次分析或方法学参考。临床研究者可借助该数据集了解Pasireotide在真实世界中的有效性与安全性证据汇总；循证医学工作者可将其作为证据合成研究的资料；医学信息学或数据科学人员可在许可范围内进行数据再利用与探索。由于数据集主题涉及真实世界证据，其适用场景还包括药物流行病学、临床决策支持和卫生技术评估等方向。但具体适用条件需结合源站未提供的完整数据说明判断。
【使用方法】
该数据集采用Creative Commons Attribution 4.0 International许可，使用者应在署名条件下使用。具体使用方式，包括如何下载、解压、读取、运行分析或引用原始研究，源站未提供。建议使用者依据数据集所在Zenodo页面和doi.org来源获取进一步说明。若用于学术发表，应遵循该许可协议的署名要求，并引用对应研究。
【质量与限制】
该数据集为系统评价与Meta分析的研究数据，其质量取决于原始研究的质量、检索全面性、偏倚风险评估和统计分析方法。然而，关于数据完整性、准确性、样本量、异质性处理、敏感性分析、发表偏倚评估等具体质量指标，源站未提供。该数据集可能受真实世界证据固有局限影响，如数据来源异质性、混杂因素、报告偏倚等，但源站未提供具体说明。使用者应结合原始研究全文和数据集文档自行判断适用性。
【引用与许可】
该数据集的许可为Creative Commons Attribution 4.0 International。引用时应注明作者Biagetti, Betina、数据集名称、发布平台Zenodo、发布时间2024年以及来源站doi.org。具体引用格式、DOI编号和版本信息，源站未提供。使用者应遵守署名要求，不得移除许可声明，并在改编或再分发时说明变更情况。
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://doi.org/10.5281/zenodo.13118436
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:
数据集大小约 283.1 KB。
数据说明
研究数据集：帕瑞肽治疗肢端肥大症有效性和安全性的真实世界证据：系统评价与荟萃分析
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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