家庭眼压远程监测对眼压控制与青光眼进展的影响
源站描述了一项为期 30 个月的前瞻性多中心随机临床试验,纳入 142 例新诊断原发性开角型青光眼患者,比较家庭眼压远程监测联合智能手机干预与标准护理联合智能手机干预两种管理模式的治疗结局,并按病情严重程度设定眼压降幅目标

基本信息
资源简介
家庭眼压远程监测对眼压控制与青光眼进展的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于眼及附器疾病/青光眼领域,主题标签为 Glaucoma、Intraocular Pressure、Primary Open Angle Glaucoma。源站描述了一项为期 30 个月的前瞻性多中心随机临床试验,纳入 142 例新诊断原发性开角型青光眼患者,比较家庭眼压远程监测联合智能手机干预与标准护理联合智能手机干预两种管理模式的治疗结局,并按病情严重程度设定眼压降幅目标。数据可用于青光眼眼压控制与疾病进展相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Glaucoma, Intraocular Pressure, Primary Open Angle Glaucoma. 研究设计:这是一项为期 30 个月的前瞻性、多中心、随机临床试验,在 142 例新诊断原发性开角型青光眼(POAG)患者中比较两种管理模式的治疗结局:(I)家庭眼压远程监测联合基于智能手机的干预,以及(II)标准护理联合基于智能手机的干预。两种管理模式均旨在根据疾病严重程度使眼压降低相同程度。对于轻至中度青光眼(视野 MD ≥ -12 dB),我们的目标是将眼压较基线降低至少 20%(基线眼压测量方法如下所述),目标眼压水平 <21 mmHg;对于晚期青光眼(视野 MD <-12 dB),我们的目标是将眼压较基线降低至少 25%,目标眼压水平 <15 毫米
【主题与分类】
主题标签:Glaucoma、Intraocular Pressure、Primary Open Angle Glaucoma。本站分类:眼及附器疾病/青光眼。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05940623
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05940623
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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
条件:青光眼、眼内压、原发性开角型青光眼。研究设计:这是一项为期30个月的前瞻性、多中心、随机临床试验,旨在比较两种管理模式的治疗结果:(I)家庭眼压远程监测联合基于智能手机的干预,以及(II)标准护理联合基于智能手机的干预,受试者为142例新诊断的原发性开角型青光眼(POAG)患者。两种管理模式均旨在根据疾病严重程度以相同幅度降低眼压。对于轻至中度青光眼(视野MD ≥ -12 dB),我们的目标是将眼压较基线降低至少20%(基线眼压测量方法见下文),目标眼压水平<21 mmHg;对于晚期青光眼(视野MD <-12 dB),我们的目标是将眼压较基线降低至少25%,目标眼压水平<15毫米汞柱(mmHg)。样本量估算和随机化的观察单位将基于受试者。
患者将通过最小化法进行随机分组,并按人口学特征(年龄、性别和眼轴长度)及临床参数(基线眼压水平和较好眼的基线RNFL厚度)进行分层。在结局指标分析中,若双眼均符合纳入条件(见下文),则将双眼均纳入分析,并考虑对侧眼之间的聚类效应。将进行意向性治疗分析。主要结局指标为研究随访30个月期间每3个月采集一次的临床测量的GAT测量值。次要结局指标包括整体、颞上及颞下RNFL厚度的变化率,以及整体和区域GCIPL厚度的变化率。我们预期:(1)随机分配至管理范式I的患者在30个月随访期间的GAT测量值将小于随机分配至管理范式II的患者;(2)与随机分配至管理范式II的患者相比,随机分配至管理范式I的患者RNFL/GCIPL变薄的速度将更慢。
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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