甲巯咪唑剂量算法疗效研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦格雷夫斯病(Graves Disease)患者使用甲巯咪唑(MMI)剂量算法的疗效与安全性评估

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Efficacy of Methimazole Dosing Algorithm

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

甲巯咪唑剂量算法疗效研究

该数据集英文名为 Efficacy of Methimazole Dosing Algorithm,来自 clinicaltrials.gov,聚焦格雷夫斯病(Graves Disease)患者使用甲巯咪唑(MMI)剂量算法的疗效与安全性评估。源站描述显示,这是一项前瞻性观察性研究,计划纳入 60 例新诊断的格雷夫斯病患者,研究对象为未使用过甲巯咪唑者,或在过去 4–6 周内已按 CCH 算法启动 MMI 治疗者,研究目的是评估所实施的 MMI 给药方案的疗效与安全性。研究样本量基于 90% 把握度和约 70% 患者达到目标的项目疗效进行设定。本站将其归类于内分泌系统疾病下的格雷夫斯病,主题标签为 Graves Disease。

【数据集背景】

格雷夫斯病是一种累及内分泌系统的疾病,甲巯咪唑是其临床治疗中常用的抗甲状腺药物之一。该数据集所对应的研究关注的核心问题是:按照特定剂量算法(源站描述中称为 CCH 算法)给予甲巯咪唑时,患者的疗效与安全性表现如何。研究采用前瞻性观察性设计,而非干预性试验,其背景在于新诊断格雷夫斯病患者在临床实践中需要合理的给药策略,而该研究试图在真实诊疗条件下观察既定剂量算法的实施效果。研究对象的入选条件明确限定为新诊断患者,并区分甲巯咪唑初治者与近期(过去 4–6 周内)已按该算法开始治疗者,这一设计有助于覆盖用药启动阶段的不同时点。

【数据内容】

源站描述所提供的信息集中于研究设计与样本层面:研究类型为前瞻性观察性研究,目标样本量为 60 例新诊断格雷夫斯病患者,研究内容为评估 MMI 剂量算法的疗效与安全性。样本量设定依据为 90% 把握度以及约 70% 患者达到目标的项目疗效。关于数据集内具体包含哪些变量、随访时间点、疗效与安全性的具体判定指标、数据结构与文件格式等,源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,属于临床试验注册信息相关来源。源站描述说明了研究的人群条件(新诊断格雷夫斯病)、用药背景(甲巯咪唑初治或过去 4–6 周内按 CCH 算法启动 MMI)以及研究目的(评估疗效与安全性)。关于数据采集的具体机构、采集地点、采集时间窗、数据录入方式与质量控制流程,源站未提供。

【适用场景】

基于现有信息,该数据集可用于了解格雷夫斯病患者甲巯咪唑剂量算法研究的设计框架,包括研究人群的界定方式、样本量估算所依据的把握度与预期疗效水平,以及疗效与安全性双重评估的研究目标。其主题标签与分类信息也使其可用于内分泌系统疾病尤其是格雷夫斯病相关研究资源的归集与检索。关于该数据集是否适合用于二次分析、建模或与其他数据集的整合应用,源站未提供相应说明。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法,包括访问方式、数据获取途径、变量说明文档或分析指引等均未在现有信息中体现。

【质量与限制】

该研究为前瞻性观察性研究,目标样本量为 60 例,样本量依据 90% 把握度与约 70% 的预期达标疗效设定。现有信息未提供研究实际入组完成情况、数据完整性、缺失值处理、偏倚控制措施或结果验证方面的内容,源站未提供相关说明。因此,对该数据集质量水平的判断缺乏依据,使用时应以源站进一步信息为准。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用格式与许可条款信息。

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使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05964452

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

条件:Graves病。开展一项前瞻性观察性研究,纳入60例新诊断的Graves病患者,这些患者或为未使用甲巯咪唑(methimazole,MMI)者,或为按照CCH算法在既往4-6周内开始使用MMI者,并评估所给予MMI剂量的疗效和安全性。研究组样本量基于90%把握度和70%患者达到目标的预期疗效。

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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