2型糖尿病患者使用SGLT2抑制剂的用药安全性研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦2型糖尿病患者使用钠-葡萄糖协同转运蛋白2(SGLT2)抑制剂与二肽基肽酶-4(DPP-4)抑制剂相比的严重不良事件风险

基本信息
资源简介
2型糖尿病患者使用SGLT2抑制剂的用药安全性研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦2型糖尿病患者使用钠-葡萄糖协同转运蛋白2(SGLT2)抑制剂与二肽基肽酶-4(DPP-4)抑制剂相比的严重不良事件风险。研究关注尿源性脓毒症、糖尿病酮症酸中毒和下肢截肢三类结局,采用共同方案方法,基于加拿大七个省份(Alberta、British Columbia、Manitoba、Nova Scotia、Ontario、Quebec、Saskatchewan)的行政健康数据及英国CPRD数据库开展回顾性队列研究。数据可用于评估SGLT2抑制剂在真实世界人群中的安全性,支持药物风险预测与比较效果研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病状况:2型糖尿病、尿源性脓毒症、糖尿病酮症酸中毒、下肢截肢。本研究旨在比较2型糖尿病患者使用钠-葡萄糖协同转运蛋白2(SGLT2)抑制剂与使用二肽基肽酶-4(DPP-4)抑制剂相关的严重不良事件风险。更具体地说,研究者将评估严重尿路感染(尿源性脓毒症)、糖尿病酮症酸中毒(DKA)和下肢截肢的风险。将采用共同方案方法,利用来自加拿大七个省份(Alberta、British Columbia、Manitoba、Nova Scotia、Ontario、Quebec和Saskatchewan)的行政医疗数据以及英国(UK)临床实践研究数据链(CPRD)开展回顾性队列研究。简言之,加拿大数据库包含人群水平的数据,
【主题与分类】
主题标签:Diabetes Mellitus, Type 2、Urosepsis、Diabetic Ketoacidosis、Lower Extremity Amputation。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/NCT04017221
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04017221
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- 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
疾病:2型糖尿病、尿源性脓毒症、糖尿病酮症酸中毒、下肢截肢。本研究的目的是比较2型糖尿病患者使用钠-葡萄糖协同转运蛋白2(SGLT2)抑制剂与使用二肽基肽酶-4(DPP-4)抑制剂相关的严重不良事件风险。更具体地说,研究者将评估严重尿路感染(尿源性脓毒症)、糖尿病酮症酸中毒(DKA)和下肢截肢的风险。将采用共同方案方法,利用来自加拿大七个省份(阿尔伯塔省、不列颠哥伦比亚省、曼尼托巴省、新斯科舍省、安大略省、魁北克省和萨斯喀彻温省)以及英国(UK)临床实践研究数据链(CPRD)的行政医疗保健数据进行回顾性队列研究。简言之,加拿大数据库包括医生账单、医院出院摘要中的诊断和操作以及处方药调配的人群水平数据。安大略省的数据将限于65岁及以上的患者。
CPRD是一个具有英国人群代表性的临床数据库,包含英国680多家全科诊所就诊患者的记录;这些数据将与医院统计数据库(HES)链接,后者包含住院诊断和操作数据。在每个辖区,研究者将组建一个源人群,纳入2006年1月1日至2018年6月30日(或各站点数据可获取的最新日期)期间接受过抗糖尿病药物(二甲双胍、磺脲类、噻唑烷二酮类、DPP-4抑制剂、SGLT2抑制剂、GLP-1受体激动剂、α-葡萄糖苷酶抑制剂、格列奈类、胰岛素或这些药物的联合用药)治疗的所有患者。从该源人群中,将针对每个安全性结局,为每个站点创建一个研究特定队列,纳入2013年1月1日至2018年6月30日(或各站点数据可获取的最新日期)期间所有SGLT2抑制剂或DPP-4抑制剂的新使用者。具体e
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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