利用糖尿病肾病(DKD)登记库实施多靶点治疗(TMT)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦糖尿病肾病(DKD)与糖尿病相关慢性肾脏病。其核心是借助 JADE 项目的风险分层、反馈、建议与决策支持功能,结合任务委派和流程调整,在亚洲 2 型糖尿病合并慢性肾病患者中建立 DKD 登记库,记录真实实践中的危险因素控制与照护标准,赋能医患决

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文本预测Diabetic Kidney Disease
Using a Diabetic Kidney Disease (DKD) Registry to Treat to Multiple Targets (TMT)

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

利用糖尿病肾病(DKD)登记库实施多靶点治疗(TMT)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦糖尿病肾病(DKD)与糖尿病相关慢性肾脏病。其核心是借助 JADE 项目的风险分层、反馈、建议与决策支持功能,结合任务委派和流程调整,在亚洲 2 型糖尿病合并慢性肾病患者中建立 DKD 登记库,记录真实实践中的危险因素控制与照护标准,赋能医患决策,并以团队方式实施多靶点治疗,以降低糖尿病相关临床终点。可用于研究多危险因素控制、登记库建设与团队照护干预效果(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。假设:在 JADE 项目辅助下,通过患者赋能和基于团队的照护,结合风险分层和决策支持功能,可改善亚洲 2 型糖尿病合并慢性肾脏病患者的多种危险因素控制。达到多个治疗目标可减少这些高危患者的所有糖尿病相关终点。目标:使用 JADE 项目,该项目 1) 包括任务委派和工作流程变更,并辅以 2) 一个基于网络的门户,包含风险分层、反馈、建议和决策支持功能,以建立 DKD 登记库,从而 1) 记录亚洲 2 型糖尿病患者的危险因素控制和真实实践中的照护标准;2) 赋能医生和患者做出知情决策;3) 使用团队方法治疗多个靶点并减少所有糖尿病相关临床

【主题与分类】

主题标签:Diabetic 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/NCT02176278

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    • 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。

数据说明

疾病:糖尿病肾病。假设:通过JADE项目增强的患者赋权与团队协作照护,该项目具备风险分层和决策支持功能,能改善亚洲2型糖尿病合并慢性肾脏病患者的多种风险因素控制。达成多重治疗目标可减少这些高风险患者的所有糖尿病相关终点事件。目标:利用JADE项目,该项目1) 包括任务委派和工作流程改变,并辅以2) 一个基于网络的门户,该门户包含风险分层、反馈、建议和决策支持功能,以建立DKD登记册,旨在1) 记录亚洲2型糖尿病患者在实际诊疗中的风险因素控制和照护标准;2) 赋权医生和患者做出知情决策;3) 采用团队方法治疗多重目标并减少所有糖尿病相关临床结局。研究设计:这将是一项多中心随机转化项目,旨在比较常规照护(UC)、赋权照护(EC)与基于团队的赋权照护(TEC)对亚洲国家3000名DKD患者风险因素控制和临床结局的影响。

干预:所有患者将在基线和第12个月时接受由JADE门户网站模板指导的综合评估(CA)。所有患者还将在基线和第12个月的综合评估期间自我填写一套问卷,用于评估生活质量(EQ-5D-3L、WHOQOL-BREF及时间权衡(TTO)问题)和心理困扰(PHQ-9和DASS-21)。在两次综合评估之间的12个月内:* 常规护理(UC)组患者将按照医疗机构的实践接受常规护理。* 强化护理(EC)组患者将收到一份JADE总结报告,其中包含个性化风险预测、治疗目标及决策支持,并由医生和护士进行解释。除按照医疗机构实践接受常规护理外,护士将每3个月电话联系患者以提醒

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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