表1：长期控制肢端肥大症患者关节病进展的9年纵向随访补充数据表
该数据集是一个临床表格数据，包含长期控制肢端肥大症患者关节病进展的纵向随访信息，如患者人口统计学、疾病控制指标和关节评估数据，来源于一项为期9年的前瞻性队列研究，主要用于研究肢端肥大症相关关节病的临床演变、预后因素及管理策略，支持内分泌学和风湿病学领域的分析。
基本信息
资源简介
表1：长期控制肢端肥大症患者关节病进展的9年纵向随访补充数据表
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Table 1, Supplementary to manuscript: Progression of acromegalic arthropathy in long-term controlled acromegaly patients: 9 years of longitudinal follow-up》。源站首次发布：2020-09-29。
【数据内容】
源站原始描述：Supplementary Table 1 to Manuscript published in Pelsma et al. JCEM (2020) titled: Progression of acromegalic arthropathy in long-term controlled acromegaly patients: 9 years of longitudinal follow-up
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 14.03 KB。Suppl Table 1_JCEM_Pelsma_23092020.docx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document，14.03 KB。数据集 DOI：10.4121/12998669.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Clinical Sciences。主题标签：acromegaly comorbidities、osteoarthitis、growth hormones、Insulin like Growth Factor 1 (IGF-1)、arthropathy、Clinical Sciences。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Clinical Sciences。
【获取与许可】
源站页面：https://data.4tu.nl/articles/dataset/Table_1_Supplementary_to_manuscript_Progression_of_acromegalic_arthropathy_in_long-term_controlled_acromegaly_patients_9_years_of_longitudinal_follow-up/12998669
使用许可：CC0（https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/）。
规范引用：Pelsma, Iris (2020). Table 1, Supplementary to manuscript: Progression of acromegalic arthropathy in long-term controlled acromegaly patients: 9 years of longitudinal follow-up. 4TU.ResearchData. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://data.4tu.nl/articles/_/12998669
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:
数据说明
该数据集是发表于Pelsma等人JCEM（2020）期刊论文的补充表1，标题为“长期控制肢端肥大症患者关节病进展的9年纵向随访”。数据集包含与肢端肥大症患者关节病进展相关的临床研究数据，如患者人口统计学、疾病控制指标、关节影像学或功能评估等纵向随访信息。数据来源于一项为期9年的前瞻性队列研究，旨在分析肢端肥大症患者在长期疾病控制下关节病变的演变规律。主要研究方向包括肢端肥大症相关关节病的临床进展、预后因素及长期管理策略，适用于内分泌学、风湿病学和临床流行病学研究。
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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