双膦酸盐在特立帕肽序贯地舒单抗治疗后维持绝经前特发性骨质疏松症患者骨密度的补充数据集
该数据集提供了关于绝经前特发性骨质疏松症患者在接受特立帕肽序贯地舒单抗强化治疗后，使用双膦酸盐维持治疗的临床研究补充数据，数据模态主要为临床表格，包含患者骨密度测量值、血清骨转换标志物（CTX）水平、椎体骨折评估等纵向追踪指标，主要用于评估骨质疏松症药物序贯治疗方案的长期效果、骨密度维持策略以及相关生物标志物的变化规律。
基本信息
资源简介
双膦酸盐在特立帕肽序贯地舒单抗治疗后维持绝经前特发性骨质疏松症患者骨密度的补充数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Supplementary data from: Bisphosphonates maintain BMD after sequential teriparatide and denosumab in Premenopausal Women with Idiopathic Osteoporosis (PremenIOP)》，为 Supplementary data from: Bisphosphonates maintain BMD after sequential teriparatide and denosumab in Premenopausal Women with Idiopathic Osteoporosis (PremenIOP) 的组成部分。
【数据内容】
源站原始描述：Context: We previously reported that sequential teriparatide followed by denosumab substantially increases BMD in premenopausal idiopathic osteoporosis (PremenIOP). Objective: To determine whether bisphosphonates prevent bone loss after denosumab cessation in PremenIOP Design: Open-label extension study Participants: 24 PremenIOP Teriparatide-Denosumab Study participants Interventions: Oral alendronate (ALN), 70 mg weekly, or IV zoledronic acid (ZOL), 5mg once (patient choice), was administered…
【主题与分类】
主题标签：zoledronic acid、bisphosphonate、alendronate、denosumab、Bone density、bone turnover markers、teriparatide、Premenopausal osteoporosis。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256:ebf99aaadee477fee14dbae20add125e5cef46a90fa330db270a583279443548
下载信息
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使用方式
数据集获取
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 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
该数据集是一项医学临床研究的补充数据，聚焦于绝经前特发性骨质疏松症（PremenIOP）患者。研究旨在探究在完成特立帕肽序贯地舒单抗治疗后，使用双膦酸盐（阿仑膦酸钠或唑来膦酸）是否能有效防止骨密度流失。数据集包含24名参与者的纵向随访数据，主要数据内容包括：通过双能X线吸收测定法（DXA）测量的脊柱和髋部骨密度（BMD）、血清C端肽（CTX）水平、椎体骨折评估（VFA）以及高分辨率外周定量计算机断层扫描（HR-pQCT）结果。数据以结构化表格形式呈现，用于比较不同地舒单抗治疗时长（36个月 vs. 少于36个月）以及不同绝经状态（保持绝经前 vs. 研究期间进入绝经期）对指标变化的影响。该数据集主要用于骨质疏松症的长期治疗策略评估、药物序贯疗法效果研究以及骨代谢标志物分析。
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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