黄斑变性患者七年随访更新

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项横断面队列研究,聚焦渗出性年龄相关性黄斑变性(AMD)患者。研究对象为在关键性 ANCHOR 或 MARINA 研究治疗组中启动玻璃体腔注射 ranibizumab 方案七年及以上、并随后在 HORIZON 研究中接受随访的患者

University of California, San FranciscoUniversity of California, San Francisco
clinicaltrials
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其他预测Age-related Macular Degeneration
Seven Year Update of Macular Degeneration Patients

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

黄斑变性患者七年随访更新

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项横断面队列研究,聚焦渗出性年龄相关性黄斑变性(AMD)患者。研究对象为在关键性 ANCHOR 或 MARINA 研究治疗组中启动玻璃体腔注射 ranibizumab 方案七年及以上、并随后在 HORIZON 研究中接受随访的患者。MARINA 和 ANCHOR 确立了 ranibizumab 两年期的获益,但该慢性病的长期结局仍属未知,且临床经验提示许多患者需要持续治疗。该人群属于最早接受治疗的患者,可提供最长期的数据,可用于探索长期治疗结局与预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:年龄相关性黄斑变性。这是一项横断面队列研究,对象为渗出性年龄相关性黄斑变性(AMD)患者,他们在关键性 ANCHOR 或 MARINA 研究治疗组中启动玻璃体腔注射 ranibizumab 方案七年或更长时间后,随后在 HORIZON 研究中接受随访。虽然 MARINA 和 ANCHOR 研究确立了 ranibizumab 在 2 年时的获益,但美国许多患者如今已接受治疗多年,而这种慢性病的长期结局仍属未知。尽管早期曾希望治疗持续时间有限,但随后的临床经验提示许多患者需要持续治疗。本研究的患者人群是独特的,因为 MARINA 和 ANCHOR 治疗组中的患者属于最早接受治疗的患者之一,提供了最长期的数据

【主题与分类】

主题标签:Age-related Macular Degeneration。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01256827

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01256827

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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。

数据说明

条件:年龄相关性黄斑变性。这是一项横断面队列研究,研究对象为渗出性年龄相关性黄斑变性(AMD)患者,这些患者在关键的ANCHOR或MARINA研究治疗组中开始接受玻璃体内注射雷珠单抗治疗方案七年或更长时间后,随后在HORIZON研究中进行了随访。虽然MARINA和ANCHOR研究确立了雷珠单抗在2年时的疗效,但美国许多患者现已接受治疗多年,而这种慢性疾病的长期结局仍未知。尽管早期曾希望治疗持续时间有限,但随后的临床经验表明,许多患者需要持续治疗。本研究的患者群体是独特的,因为MARINA和ANCHOR治疗组中的患者是最早接受治疗的患者之一,提供了接受雷珠单抗治疗的AMD患者可获得的最长期数据。被召回本研究的患者将接受评估,以提供其当前视力、疾病活动状态、解剖学特征和基因型的更新信息。

本研究设一次研究访视,以扩展临床病史,并进行视力测试、眼科检查及视网膜成像研究,包括高分辨率谱域OCT和眼底自发荧光成像,这些技术在原始ANCHOR和MARINA试验时尚未可用。将针对已知的AMD风险基因及候选基因进行遗传分析,以研究与AMD疾病进展和长期治疗反应相关的基因型特征。了解当前一代AMD治疗7年以上的病程,将有助于医生对这一慢性疾病的持续管理。

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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