干眼症与糖尿病性黄斑水肿之间的关联
条件：干眼症（DED）、糖尿病性黄斑水肿。这项前瞻性观察性横断面研究在 Sohag University 医学院眼科开展，旨在调查成年糖尿病患者中干眼症（DED）与糖尿病性黄斑水肿（DME）之间的关系
基本信息
资源简介
干眼症与糖尿病性黄斑水肿之间的关联
本数据集围绕干眼症（Dry Eye Disease, DED）与糖尿病性黄斑水肿（Diabetic Macular Edema, DME）之间的关联展开，来源于 clinicaltrials.gov，归类于内分泌、营养和代谢疾病下的糖尿病方向。该研究为一项前瞻性观察性横断面研究，在 Sohag University 医学院眼科开展，研究对象为成年糖尿病患者。研究通过单次基线访视对参与者进行全面的眼部评估，涵盖干眼症相关指标与黄斑水肿相关指标，旨在识别眼表（前节）参数与黄斑水肿（后节病变）之间的关联，从而增进对糖尿病眼部并发症的理解，并为未来的筛查与管理策略提供参考。数据集的核心主题标签为干眼症（DED）与糖尿病性黄斑水肿。
【数据集背景】
糖尿病可累及眼部多个结构，既可能影响眼表，也可能累及视网膜后节。干眼症与糖尿病性黄斑水肿分别属于眼表与后节的常见糖尿病相关眼部问题，但二者之间的关联尚需进一步研究。本数据集所对应的研究即聚焦于这一关联，试图通过在同一组成年糖尿病患者中同时评估干眼症与糖尿病性黄斑水肿，来探索前节眼表参数与后节黄斑病变之间是否存在联系。研究在 Sohag University 医学院眼科开展，采用前瞻性观察性横断面设计，关注成年糖尿病患者群体。
【数据内容】
数据集涉及的主要条件为干眼症（DED）与糖尿病性黄斑水肿（DME）。研究在单次基线访视中收集参与者的综合眼部评估信息，具体包括两大部分。干眼症评估方面，包含眼表疾病指数（Ocular Surface Disease Index, OSDI）问卷、泪膜破裂时间（tear film break-up time, TBUT）、Schirmer 试验以及裂隙灯眼表检查。糖尿病性黄斑水肿评估方面，包含临床眼底检查与光学相干断层扫描（Optical Coherence Tomography, OCT）成像。上述评估共同构成对眼表与后节病理的观察内容，用于分析前节（眼表）参数与后节病理（黄斑水肿）之间的关联。
【采集与来源】
本数据集的来源站为 clinicaltrials.gov。研究类型为前瞻性观察性横断面研究，实施地点为 Sohag University 医学院眼科。参与者为成年糖尿病患者，在单次基线访视中接受全面的眼部评估。评估流程涵盖干眼症相关问卷与临床检查，以及糖尿病性黄斑水肿相关的眼底检查与 OCT 成像。源站未提供样本量、招募时间、随访安排、数据采集频率等更多细节。
【适用场景】
该数据集适用于关注糖尿病眼部并发症、尤其是干眼症与糖尿病性黄斑水肿关联的研究与应用场景。潜在用途包括：增进对糖尿病眼部并发症的理解，为未来筛查与管理策略提供参考，以及支持眼表参数与后节病变之间关联的探索性分析。由于研究为横断面设计，其适用场景主要围绕关联观察与描述性分析，而非因果推断或纵向结局评价。源站未提供具体的使用限制说明或推荐分析方法的更多细节。
【使用方法】
源站未提供具体的数据使用方法、访问方式、文件格式或分析指南。研究设计为单次基线访视，评估工具包括 OSDI 问卷、TBUT、Schirmer 试验、裂隙灯眼表检查、临床眼底检查与 OCT 成像。使用者如需了解如何获取或使用该数据集，应参考源站 clinicaltrials.gov 上的相关信息。源站未提供数据字典、变量说明或统计分析方法等细节。
【质量与限制】
该研究为前瞻性观察性横断面研究，其设计特点决定了主要可用于观察关联，而非确定因果关系。研究在单一机构 Sohag University 医学院眼科开展，参与者为成年糖尿病患者。源站未提供样本量、失访情况、数据完整性、偏倚控制、统计功效或外部验证等信息。因此，关于数据质量与局限性的更多内容，源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用格式、许可条款、数据共享政策或使用授权等信息。如需引用或使用该数据集，应查阅 clinicaltrials.gov 上对应的记录以获取相关说明。
下载信息
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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）
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07392307
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
疾病：干眼病（DED）、糖尿病性黄斑水肿。这项前瞻性观察性横断面研究旨在探讨索哈杰大学医学院眼科成年糖尿病患者中干眼病（DED）与糖尿病性黄斑水肿（DME）之间的关系。参与者在单次基线访视期间接受全面的眼部评估，包括：DED评估：眼表疾病指数（OSDI）问卷、泪膜破裂时间（TBUT）、Schirmer试验以及裂隙灯眼表检查。DME评估：临床眼底检查和光学相干断层扫描（OCT）成像。该研究旨在确定前节（眼表）参数与后节病变（黄斑水肿）之间的关联，以增进对糖尿病眼部并发症的理解，并为未来的筛查和管理策略提供依据。研究设计为横断面研究（所有评估均在单次访视中完成），并在入组和基线数据收集方面具有前瞻性。
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
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