Aflibercept 8 mg 玻璃体内注射治疗难治性糖尿病黄斑水肿、视网膜静脉阻塞及近视性脉络膜新生血管患者的有效性
本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Aflibercept 8 mg 玻璃体内注射在难治性糖尿病黄斑水肿、视网膜静脉阻塞及近视性脉络膜新生血管患者中的有效性

基本信息
资源简介
Aflibercept 8 mg 玻璃体内注射治疗难治性糖尿病黄斑水肿、视网膜静脉阻塞及近视性脉络膜新生血管患者的有效性
本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Aflibercept 8 mg 玻璃体内注射在难治性糖尿病黄斑水肿、视网膜静脉阻塞及近视性脉络膜新生血管患者中的有效性。研究为前瞻性干预性病例研究,计划纳入 60 例患者的 60 只眼,这些患者为中心受累的难治性糖尿病黄斑水肿,且此前至少接受过 3 剂抗 VEGF 治疗,包括既往注射过 ranibizumab 和 aflibercept 2 mg。研究遵循赫尔辛基宣言,参与者签署书面知情同意。数据可用于评估该治疗方案在难治性眼病中的疗效与安全性(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:糖尿病黄斑水肿(DME)、视网膜静脉阻塞(RVO)、近视性脉络膜新生血管。研究设计:这项前瞻性干预性病例研究将在 60 例患者的 60 只眼上进行,这些患者患有难治性中心受累的糖尿病黄斑水肿,此前至少接受过 3 剂抗 VEGF 治疗,包括既往注射过 ranibizumab 和 aflibercept 2 mg 的病例。所有程序均遵循赫尔辛基宣言的宗旨进行。所有参与者在讨论程序、替代治疗方案、随访计划以及可能的获益和风险后提供了书面同意。参与者:本研究纳入难治性中心受累的糖尿病黄斑水肿(DME)病例。有眼内手术史、合并视网膜病变如视网膜血管阻塞、年龄相关性黄斑变性导致的 CNV、血管样条纹的患者
【主题与分类】
主题标签:Diabetic Macular Edema (DME)、Retinal Vein Occlusion (RVO)、Myopic Choroidal Neovascularisation。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/NCT06879301
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:糖尿病性黄斑水肿(DME)、视网膜静脉阻塞(RVO)、病理性近视脉络膜新生血管。研究设计:这项前瞻性干预性病例研究将在60例对抗VEGF治疗(至少3剂,包括既往接受过雷珠单抗和阿柏西普2 mg注射的病例)抵抗的中心受累糖尿病性黄斑水肿患者的60只眼上进行。所有操作均遵循《赫尔辛基宣言》的准则。在讨论操作过程、替代治疗方案、随访计划以及可能的获益与风险后,所有参与者均提供了书面知情同意。参与者:本研究纳入抵抗性中心受累糖尿病性黄斑水肿(DME)病例。有眼内手术史、合并视网膜病变如视网膜血管阻塞、年龄相关性黄斑变性所致CNV、血管样条纹、外伤和脉络膜炎的患者被排除在研究之外。此外,接受过其他DME治疗方案(如激光光凝、玻璃体内注射类固醇)的患者,以及已知患有青光眼或眼压≥20 mmHg的患者也被排除。
此外,患有其他视网膜病变的患者,如既往眼部炎症、视网膜变性以及致密屈光介质混浊(包括核硬化)者,以及未完成1年随访的患者,均未纳入本研究。所有患者均接受了全面的眼科评估,包括使用Snellen视力表进行BCVA检查并转换为LogMAR用于统计分析、使用压平式眼压计测量IOP、使用裂隙灯进行前节检查、使用+78 D透镜通过裂隙灯生物显微镜进行后节检查,以及间接检眼镜检查。所有患者在基线时、术后第一个月随访时以及随后每月一次、持续1年,均接受了频域OCT(Topcon 3D Optical Coherence Tomography)检查。手术操作:术前准备:患者通过局部应用氟喹诺酮类滴眼液(莫西沙星
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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