糖尿病肾病、血糖控制与白内障术后假性晶状体眼黄斑水肿

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07723846

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数据说明

条件：假晶状体眼黄斑水肿、糖尿病肾病、2型糖尿病、白内障（白内障术后随访）、白内障及人工晶状体手术。背景与依据：假晶状体眼黄斑水肿（PME）是原本无并发症的白内障手术后视力恢复欠佳的主要原因，而糖尿病是已确认的危险因素。目前术前风险评估主要依赖血糖控制（HbA1c）和糖尿病视网膜病变分期。糖尿病肾病与糖尿病视网膜病变具有共同的微血管病理生理机制，但尚未确定基线糖尿病肾病是否独立于视网膜病变分期和HbA1c而携带关于PME风险的信息。临床实践中广泛引用的HbA1c阈值7%也源自未按肾脏状态分层的受试者工作特征分析。

目的：本研究检验术前HbA1c与基线糖尿病肾病严重程度是否为2型糖尿病患者在无并发症超声乳化术后发生PME的独立预测因素，并推导经优化的术前HbA1c切点用于PME预测，按肾病状态分层。研究地点与数据来源：本研究在泰国巴吞他尼府的一家三级学术中心——Thammasat University Hospital进行。数据提取自医院电子病历、实验室信息系统、手术操作数据库以及存档的频域光学相干断层扫描（OCT）检查。队列进入时间（T = 0）为白内障手术日期。手术窗口为2020年1月至2025年12月，若未达到目标样本量，则按预先设定回溯至2018年1月。由于分析仅使用既有临床记录，因此无患者接触、无额外访视或检查，也无分配干预。

暴露测量：使用KDIGO 2022框架，根据术前随机尿白蛋白-肌酐比值和估算肾小球滤过率对肾脏状态进行分类，其中eGFR采用CKD-EPI 2021肌酐方程计算。D

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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