Roxadustat对比Erythropoietin治疗糖尿病肾病贫血
研究纳入患有糖尿病、慢性肾脏病3a、3b、4或5期且伴贫血的患者，在巴基斯坦拉合尔Sheikh Zayed医院肾内科开展随机对照试验，受试者通过抽签法随机分配接受Roxadustat 100 mg口服每周三次或重组红细胞生成素治疗
基本信息
资源简介
Roxadustat对比Erythropoietin治疗糖尿病肾病贫血
该数据集来自clinicaltrials.gov，主题为Roxadustat与Erythropoietin治疗糖尿病肾病患者贫血的对比研究。研究纳入患有糖尿病、慢性肾脏病3a、3b、4或5期且伴贫血的患者，在巴基斯坦拉合尔Sheikh Zayed医院肾内科开展随机对照试验，受试者通过抽签法随机分配接受Roxadustat 100 mg口服每周三次或重组红细胞生成素治疗。数据可用于比较两种治疗方案在糖尿病肾病贫血人群中的疗效与安全性，支持内分泌与代谢疾病领域的临床研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：糖尿病肾病、贫血、慢性肾脏病。贫血是慢性肾脏病的常见并发症，在糖尿病肾病患者中尤为相关。Roxadustat是一种口服缺氧诱导因子脯氨酰羟化酶抑制剂，用于治疗肾性贫血，而Erythropoietin是一种成熟的促红细胞生成治疗方法。在专门受糖尿病肾病影响的患者中，这些治疗之间的直接比较证据仍然有限。本研究设计为一项随机对照试验，在拉合尔Sheikh Zayed医院肾内科进行。符合条件的患者患有糖尿病、慢性肾脏病3a、3b、4或5期以及贫血。入组后，参与者使用抽签法随机分配接受Roxadustat 100 mg口服每周三次或重组
【主题与分类】
主题标签：Diabetic Nephropathy、Anemia、Chronic Kidney Disease。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/NCT07786168
下载信息
注册下载
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）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07786168
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
条件：糖尿病肾病、贫血、慢性肾脏病。贫血是慢性肾脏病常见的并发症，在糖尿病肾病患者中尤为重要。罗沙司他是一种口服低氧诱导因子脯氨酰羟化酶抑制剂，用于治疗肾性贫血，而促红细胞生成素是一种成熟的促红细胞生成治疗方法。在特定受糖尿病肾病影响的患者中，这些治疗方法之间的直接比较证据仍然有限。本研究设计为一项随机对照试验，在拉合尔Sheikh Zayed医院肾内科进行。符合条件的患者患有糖尿病、慢性肾脏病3a、3b、4或5期以及贫血。入组后，参与者采用抽签法随机分配接受罗沙司他100 mg口服、每周三次，或重组促红细胞生成素4000 IU皮下注射、每周两次。治疗和随访持续三个月。在基线和随访期结束时测量血红蛋白。主要结局是血红蛋白水平从基线至治疗结束的变化。
血红蛋白反应定义为血红蛋白至少增加1.0 g/dL。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
