临床前噻唑烷二酮动物研究的偏倚风险、研究结果与赞助关系数据:一项meta分析

该数据集来自一项针对临床前噻唑烷二酮(TZD)动物研究的meta分析,覆盖1965年1月1日至2012年11月14日期间发表的112项符合纳入标准的研究

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其他分类preclinicalBiasconflict of interest
Data from: The relationship between risk of bias criteria, research outcomes, and study sponsorship in a cohort of preclinical thiazolidinedione animal studies: a meta-analysis

基本信息

模态
其他
大小
0.00045824 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

临床前噻唑烷二酮动物研究的偏倚风险、研究结果与赞助关系数据:一项meta分析

Data from: The relationship between risk of bias criteria, research outcomes, and study sponsorship in a cohort of preclinical thiazolidinedione animal studies: a meta-analysis

该数据集来自一项针对临床前噻唑烷二酮(TZD)动物研究的meta分析,覆盖1965年1月1日至2012年11月14日期间发表的112项符合纳入标准的研究。数据记录了研究设计标准、所有相关结局结果、赞助来源及研究者财务关系,并计算了血浆葡萄糖(疗效结局)与体重增加(危害结局)的平均标准化均数差(SMD),可按赞助来源和偏倚风险标准进行亚组分析。可用于探讨产业赞助与临床前研究偏倚风险及效应量之间的关联(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2015。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):引言:关于利益冲突对临床前研究影响的证据很少。本研究检验在已发表的临床前噻唑烷二酮(TZD)研究中,产业赞助是否与偏倚风险增加和/或结局效应量增大相关。方法:我们检索了1965年1月1日至2012年11月14日期间发表的临床前TZD研究。编码者独立地从112项符合纳入标准的研究中提取了旨在减少偏倚的研究设计标准信息、所有相关结局的结果、赞助来源以及研究者财务关系。针对血浆葡萄糖(疗效结局)和体重增加(危害结局)计算了跨研究的平均标准化均数差(SMD)。在亚组分析中,按赞助来源和偏倚风险标准评估TZD结局。结果:七项研究w

【主题与分类】

主题标签:preclinical、Bias、conflict of interest。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.4c2bj

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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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。

数据集大小约 458.2 KB。

数据说明

引言:关于利益冲突对临床前研究影响的证据很少。本研究旨在探讨在已发表的临床前噻唑烷二酮(TZD)研究中,行业资助是否与偏倚风险增加和/或结局效应量增大相关。方法:我们检索了1965年1月1日至2012年11月14日期间发表的临床前TZD研究。编码者独立提取了旨在减少偏倚的研究设计标准信息、所有相关结局的结果、资助来源以及研究者的财务关系,共纳入符合标准的112项研究。计算了各研究中血浆葡萄糖(疗效结局)和体重增加(危害结局)的平均标准化均数差(SMD)。在亚组分析中,按资助来源和偏倚风险标准评估TZD结局。结果:7项研究仅由行业资助,17项研究由行业和非行业共同资助,49项研究仅由非行业资助,39项研究未披露资助信息。没有任何一项研究使用了样本量计算、意向性治疗分析、研究者盲法或分配隐藏。

大多数研究报告了支持TZD使用的有利结果(112项中的88项)和结论(112项中的95项)。仅由行业资助的6项研究的疗效估计值显著大于非行业来源资助的42项研究(−3.41;95% CI −5.21,−1.53;I2 = 93% vs −0.97;95% CI −1.37,−0.56;I2 = 81%;p值 = 0.01)。仅由行业资助的4项研究的危害估计值显著大于非行业来源资助的38项研究(5.00;95% CI 1.22,8.77;I2 = 93% vs 0.30;95% CI −0.08,0.68;I2 = 79%;p值 = 0.02)。TZD的疗效和危害不因财务利益冲突披露或偏倚风险而有所不同。结论:与非行业来源资助的研究相比,行业资助的TZD动物研究夸大了疗效和危害结局。

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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