糖尿病性黄斑水肿患者四年抗VEGF治疗

目的:评估玻璃体腔注射抗血管内皮生长因子(VEGF)治疗糖尿病性黄斑水肿(DMO)的视力(VA)结局。方法:在这项回顾性队列研究中,分析了2013年3月至2018年10月期间在一家三级转诊中心接受玻璃体腔注射(IVI)的所有患者的电子病历

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文本预测糖尿病性黄斑水肿抗VEGF治疗视力预后回顾性队列研究玻璃体腔注射内分泌与代谢疾病
Anti-vegf therapy in diabetic macular oedema patients over four years

基本信息

模态
文本
大小
0.005116953 GB
任务类型
预测
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-13
版本
9

资源简介

糖尿病性黄斑水肿患者四年抗VEGF治疗

目的:评估玻璃体腔注射抗血管内皮生长因子(VEGF)治疗糖尿病性黄斑水肿(DMO)的视力(VA)结局。方法:在这项回顾性队列研究中,分析了2013年3月至2018年10月期间在一家三级转诊中心接受玻璃体腔注射(IVI)的所有患者的电子病历

Anti-vegf therapy in diabetic macular oedema patients over four years

【数据集背景】

源站首次发布:2020。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:评估玻璃体腔注射抗血管内皮生长因子(VEGF)治疗糖尿病性黄斑水肿(DMO)的视力(VA)结局。方法:在这项回顾性队列研究中,分析了2013年3月至2018年10月期间在一家三级转诊中心接受玻璃体腔注射(IVI)的所有患者的电子病历。报告了所有眼在4年观察期内的治疗反应,以视力结局表示。结果:我们的队列包括1964名患者的2614只DMO眼,观察期为48个月。Cox比例风险模型确定注射次数(风险比[HR] = 1.18)、男性性别(HR = 1.13)和基线VA(HR = 1.09)是达到超过70个早期治疗糖尿病视网膜病变研究(ETDRS)字母的良好视力结局的独立预测因素。我们队列中有一半在开始治疗后1.9个月达到70个字母

【主题与分类】

主题标签:糖尿病性黄斑水肿、抗VEGF治疗、视力预后、回顾性队列研究、玻璃体腔注射、内分泌与代谢疾病。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://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.pzgmsbcfw

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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    • 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。

数据集大小约 5.1 MB。

数据说明

目的:评估玻璃体内抗血管内皮生长因子(VEGF)治疗糖尿病性黄斑水肿(DMO)的视力(VA)结局。方法:在这项回顾性队列研究中,分析了2013年3月至2018年10月期间在一家三级转诊中心接受玻璃体内注射(IVI)的所有患者的电子病历。报告了所有眼在4年观察期内以视力结局表示的治疗反应。结果:我们的队列包括1964名患者的2614只DMO眼,观察期为48个月。Cox比例风险模型确定注射次数(风险比[HR]=1.18)、男性性别(HR=1.13)和基线VA(HR=1.09)是达到超过70个早期治疗糖尿病视网膜病变研究(ETDRS)字母的良好视力结局的独立预测因素。我们队列中有一半在开始抗VEGF治疗后1.9个月达到70个字母。在达到70个字母的患者中,50%在14.7个月时降至70以下。结论:迄今为止,这是规模最大的单中心队列研究,并且观察期最长,报告了抗VEGF治疗DMO的真实世界结局。

我们已将数据集的匿名化版本发布在一个开源数据存储库上,供全球临床研究人员作为资源使用。

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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