ABO/Rh血型表型作为糖尿病肾病治疗结局预测因素
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦糖尿病肾病(DKD)领域,研究 ABO/Rh 血型表型是否与 DKD 治疗结局差异相关

基本信息
资源简介
ABO/Rh血型表型作为糖尿病肾病治疗结局预测因素
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦糖尿病肾病(DKD)领域,研究 ABO/Rh 血型表型是否与 DKD 治疗结局差异相关。研究为为期 1 年的前瞻性队列,纳入 161 名 2 型糖尿病合并 DKD 的成人患者,均接受 ACE-I/ARB 加 SGLT2 抑制剂治疗。基线及一年时评估 eGFR、ACR、HbA1c、血脂、电解质和血压,计算 eGFR 与 ACR 的百分比变化,并用 Kidney Failure Risk Equation 估算 2 年和 5 年进展至终末期肾病的风险,通过多变量线性回归识别肾脏结局变化的独立预测因素。可用于 DKD 预后预测与血型相关因素研究(来源 clinicaltrials.g。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:肾脏疾病。背景与目的:ABO血型在生物学上可能是内皮功能、凝血和炎症的合理调节因素——这些通路是糖尿病肾病(DKD)的核心环节。本研究评估ABO/Rh表型是否与DKD治疗结局的差异相关。方法:这项为期1年的前瞻性队列研究从开罗大学门诊部纳入了161名患有2型糖尿病且已确诊DKD的成年人(均接受ACE-I/ARB联合SGLT2抑制剂治疗)。在基线和一年时评估eGFR、ACR、HbA1c、血脂、电解质和血压。计算eGFR和ACR的百分比变化,并使用肾衰竭风险方程估算2年和5年进展至终末期肾病的风险。多变量线性回归确定了肾脏结局变化的独立预测因素。
【主题与分类】
主题标签:Kidney Disease。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07757269
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://clinicaltrials.gov/study/NCT07757269
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
病症:肾脏疾病。背景与目的:ABO血型在生物学上可能是内皮功能、凝血和炎症的合理调节因素——这些通路是糖尿病肾病(DKD)的核心环节。本研究评估ABO/Rh表型是否与DKD治疗结局的差异相关。方法:这项为期1年的前瞻性队列研究从开罗大学门诊部纳入了161名患有2型糖尿病且已确诊DKD的成年人(均接受ACE-I/ARB联合SGLT2抑制剂治疗)。在基线和一年时评估eGFR、ACR、HbA1c、血脂、电解质和血压。计算eGFR和ACR的百分比变化,并使用肾衰竭风险方程估算2年和5年进展至终末期肾病的风险。多变量线性回归确定了肾脏结局变化的独立预测因素。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




