多学科规范化干预对IVT不依从率的效果

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦糖尿病性黄斑水肿与新生血管性(湿性)年龄相关性黄斑变性等需接受玻璃体腔注射治疗的眼病患者

Singapore Eye Research InstituteSingapore Eye Research Institute
clinicaltrials
浏览 8
表格预测Diabetic Macular EdemaIntravitreal Injection
Effectiveness of Multidisciplinary Protocolised Interventions on IVT Non-adherence Rates

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

多学科规范化干预对IVT不依从率的效果

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦糖尿病性黄斑水肿与新生血管性(湿性)年龄相关性黄斑变性等需接受玻璃体腔注射治疗的眼病患者。研究旨在检验个性化护理方案相比标准护理能否改善治疗依从性,计划从新加坡国家眼科中心招募200名参与者,并分为两个队列,其中队列1为CAT评分欠佳或随机分组。数据可用于分析干预措施与依从率之间的关系,支持依从性预测与相关临床研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:糖尿病性黄斑水肿、新生血管性(湿性)年龄相关性黄斑变性、玻璃体腔注射。本研究的目的是检验个性化护理方案相比标准护理能否改善依从性。许多患有年龄相关性黄斑变性和糖尿病性黄斑水肿等黄斑疾病的患者需要定期接受眼部注射以保护视力。然而,部分患者未能遵守其治疗预约,面临进一步视力丧失的风险。您被选为可能参与本研究的人选,是因为您被诊断为新生血管性年龄相关性黄斑变性(nAMD)或糖尿病性黄斑水肿(DME),需要接受玻璃体腔注射治疗(IVT)。本研究计划从新加坡国家眼科中心招募200名参与者。本研究包含两个队列组:队列1(CAT评分欠佳/随机分组

【主题与分类】

主题标签:Diabetic Macular Edema、Intravitreal Injection。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/NCT07567898

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:糖尿病性黄斑水肿、新生血管性(湿性)年龄相关性黄斑变性、玻璃体内注射。本研究旨在检验个性化护理方案是否比标准护理更能提高依从性。许多患有黄斑疾病(如年龄相关性黄斑变性和糖尿病性黄斑水肿)的患者需要定期接受眼部注射以保护视力。然而,部分患者未能按时赴约治疗,面临进一步视力丧失的风险。您被选为本研究的潜在参与者,是因为您被诊断为新生血管性年龄相关性黄斑变性(nAMD)或糖尿病性黄斑水肿(DME),需要接受玻璃体内注射治疗(IVT)。本研究计划从新加坡全国眼科中心招募200名参与者。本研究包含两个队列组:队列1(CAT评分欠佳/随机对照试验)和队列2(CAT评分理想/观察性研究)。如果您同意参加本研究,研究协调员将在进行研究程序之前获取您的书面知情同意。

您将需要完成CAT评估(通过远程或临床管理),并根据CAT评分结果被分配到队列1或队列2。如果您被分配到队列1,您将被随机分配到个性化多学科协议化干预(MPI)组或标准护理组。随机分配意味着通过偶然方式将您分配到两组中的一组,就像掷硬币或掷骰子一样。* MPI组:您将完成一份专门的计算机自适应测试(CAT)生活质量问卷。根据领域特定评分,您将接受医疗咨询,并转介给护士教育者、验光师、职业治疗师或社会工作者。* 标准护理组:如果您被分配到该组,您将接受标准护理,即医生在不使用CAT结果的情况下做出治疗决策。如果您被分配到队列2,您将被置于前瞻性观察下并接受常规临床护理。

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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