SPECTRUM 研究:观察性研究了解 Aflibercept 8 mg 治疗 nAMD 或 DME 所致视力损害的效果
SPECTRUM 研究是一项来自 clinicaltrials.gov 的观察性研究数据集,聚焦已由医生处方使用 Aflibercept 8 mg 的成人患者

基本信息
资源简介
SPECTRUM 研究:观察性研究了解 Aflibercept 8 mg 治疗 nAMD 或 DME 所致视力损害的效果
SPECTRUM 研究是一项来自 clinicaltrials.gov 的观察性研究数据集,聚焦已由医生处方使用 Aflibercept 8 mg 的成人患者。覆盖因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)导致视力损害的成人群体,收集并研究其真实世界数据。视力损害指影响日常活动能力的任何程度视力丧失;nAMD 由异常血管生长并渗漏血液或视网膜液体至黄斑引起,是 50 岁及以上人群视力丧失的主要原因;DME 是与糖尿病相关的眼部疾病,黄斑因受损血管渗漏液体而肿胀。该数据可用于观察 Aflibercept 8 mg 在真实临床实践中的疗效表现(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:视力损害、新生血管性年龄相关性黄斑变性(nAMD)、糖尿病性黄斑水肿(DME)。这是一项观察性研究,仅从已由本人医生处方使用 Aflibercept 8 mg 的人群中收集数据。在本研究中,将收集并研究因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)导致视力损害的成人数据。视力损害是指影响一个人进行日常活动能力的任何程度的视力丧失。nAMD 是一种眼部疾病,由于异常血管生长并向黄斑(视网膜的中央部分)渗漏血液或视网膜液体而导致视力丧失。nAMD 是 50 岁及以上人群视力丧失的主要原因。DME 是一种与糖尿病相关的眼部疾病。在 DME 中,黄斑因受损血管渗漏液体而肿胀。
【主题与分类】
主题标签:Visual Impairment、Diabetic Macula Edema (DME)。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/NCT06075147
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06075147
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- 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
疾病:视觉障碍、新生血管性年龄相关性黄斑变性(nAMD)、糖尿病性黄斑水肿(DME)。这是一项观察性研究,仅从已由其自身医生开具阿柏西普8 mg处方的患者中收集数据。在本研究中,将收集并研究因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)导致视觉障碍的成人患者的数据。视觉障碍是指任何程度的视力丧失,影响一个人进行日常活动的能力。nAMD是一种眼部疾病,由于异常血管生长并渗漏血液或视网膜液体进入黄斑(视网膜的中央部分)而导致视力丧失。nAMD是50岁及以上人群视力丧失的主要原因。DME是一种与糖尿病相关的眼部疾病。在DME中,黄斑因受损血管渗漏液体而肿胀,导致视力问题。阿柏西普8 mg是一种注射入眼内的药物。它通过阻断一种称为血管内皮生长因子(VEGF)的蛋白质发挥作用,该蛋白质会导致眼后部血管异常生长和渗漏。
阿柏西普8 mg已基于两项名为PHOTON和PULSAR的研究结果,提交用于治疗nAMD和DME所致视力损害的审批申请。本研究将在获得批准后启动。目前,尚无阿柏西普8 mg的真实世界数据。本研究的主要目的是收集更多关于阿柏西普8 mg注射对nAMD和DME患者疗效的信息。本研究将纳入既往未接受过任何nAMD或DME治疗的患者以及接受过治疗的患者。研究人员将收集的主要信息:治疗12个月后视力测试评分(称为最佳矫正视力,BCVA)的变化。数据收集时间为2024年2月至2027年9月,每位参与者的数据覆盖期最长可达24个月。数据将通过病历以及在常规访视期间对患者进行访谈来收集。
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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