糖尿病慢性肾脏病中铁调素-25预测死亡与终末期肾病数据
该数据集来自一项队列研究,纳入249例未接受促红细胞生成素刺激剂及铁剂治疗的糖尿病慢性肾脏病患者(排除终末期肾病),于2003至2005年入组

基本信息
资源简介
糖尿病慢性肾脏病中铁调素-25预测死亡与终末期肾病数据
Data from: Hepcidin-25 in diabetic chronic kidney disease is predictive for mortality and progression to end stage renal disease
该数据集来自一项队列研究,纳入249例未接受促红细胞生成素刺激剂及铁剂治疗的糖尿病慢性肾脏病患者(排除终末期肾病),于2003至2005年入组。数据包含基线hepcidin-25水平(放射免疫法测定)及内源性促红细胞生成素等临床变量,用于分析hepcidin-25与全因死亡及慢性肾脏病进展至终末期肾病复合终点的关联。可用于糖尿病慢性肾脏病预后预测建模及铁代谢与贫血相关研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2015。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:贫血在糖尿病慢性肾脏病(CKD)中常见,并与临床结局不良相关。其可能由促红细胞生成素(EPO)合成减少解释,但近期数据提示EPO抵抗和因炎症导致的铁可利用性降低也显著参与。在这项队列研究中,我们评估了hepcidin-25——铁代谢的关键激素——对糖尿病CKD患者临床结局的影响,并结合内源性EPO水平。方法:纳入249例任何分期的糖尿病CKD患者,排除终末期肾病(ESRD),于2003–2005年入组,且未接受EPO刺激剂和铁剂治疗。hepcidin-25水平通过放射免疫法测定。使用线性回归模型研究基线hepcidin-25与临床变量的关联。全因死亡和CKD进展的复合终点
【主题与分类】
主题标签:end stage renal disease、Chronic kidney disease、hepcidin-25、Diabetes mellitus、Erythropoietin。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.br52k
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.br52k
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据集大小约 47.1 KB。
数据说明
背景:贫血在糖尿病慢性肾脏病(CKD)患者中较为常见,并与临床结局不良相关。其机制可能在于促红细胞生成素(EPO)合成减少,但近期数据提示,炎症所致的EPO抵抗和铁可利用性下降也起重要作用。在本队列研究中,我们评估了铁代谢的关键激素——hepcidin-25——连同内源性EPO水平对糖尿病CKD患者临床结局的影响。方法:纳入249例任何分期的糖尿病CKD患者,排除终末期肾病(ESRD),入组时间为2003—2005年,且患者未接受EPO刺激剂和铁剂治疗。采用放射免疫法测定hepcidin-25水平。使用线性回归模型研究基线hepcidin-25与临床变量的关联。通过Cox比例风险模型分析全因死亡率和CKD进展的复合终点(ESRD或血清肌酐翻倍)。结果:患者(年龄67岁,53%为男性,GFR 51 ml/min,血红蛋白131 g/L,EPO 13.5 U/L,hepcidin-25 62.0 ng/ml)的中位随访时间为4.2年。
49例患者死亡(19.7%),40例(16.1%)患者达到复合终点。铁调素水平升高与铁蛋白水平较高、EPO水平较低及肾功能受损独立相关(均p<0.05)。铁调素与死亡率相关,并与其与EPO的交互作用、年龄较大、蛋白尿较多及CRP升高相关(均p<0.05)。除基线GFR、蛋白尿、低白蛋白和血红蛋白水平及CVD病史外,铁调素还可预测CKD进展(均p<0.05)。结论:我们发现铁调素-25与糖尿病CKD患者的EPO及肾功能受损相关。铁调素-25和EPO水平升高是死亡率的独立预测因素,而铁调素-25还可预测CKD进展。铁调素-25和EPO均可能代表重要的预后因素
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
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