评估接受Efanesoctocog Alfa真实世界预防治疗的A型血友病患者关节健康的长期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦A型血友病患者接受Efanesoctocog Alfa真实世界预防治疗后的长期关节健康评估

Swedish Orphan BiovitrumSwedish Orphan Biovitrum
clinicaltrials
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医学影像预测Hemophilia A
Long-term Study Evaluating Joint Health in People With Haemophilia A Receiving Real-world Prophylactic Treatment With Efanesoctocog Alfa

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

评估接受Efanesoctocog Alfa真实世界预防治疗的A型血友病患者关节健康的长期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦A型血友病患者接受Efanesoctocog Alfa真实世界预防治疗后的长期关节健康评估。研究采用回顾-前瞻性、低干预设计,纳入不同严重程度、年龄、合并症及既往FVIII抑制物等广泛人群,要求现场访视并进行关节评估。数据可用于分析真实世界预防治疗对关节健康的长期影响,支持血友病治疗结局与预后相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:A型血友病。这是一项回顾-前瞻性、低干预研究,旨在评估Efanesoctocog Alfa真实世界预防治疗对A型血友病患者关节健康的长期有效性。研究参与者必须在其医生酌情决定下,在入组前6个月内或入组时被处方Efanesoctocog Alfa。启动Efanesoctocog Alfa治疗的决定应独立于将患者纳入研究的决定。广泛的A型血友病人群(例如所有严重程度[轻度至重度]、所有年龄、有合并症和/或同时使用抗凝/抗血小板药物的患者、既往有FVIII抑制物的患者)将有资格入组。该研究将要求进行强制性的现场访视并进行关节评估。对患者既往数据的回顾性收集将

【主题与分类】

主题标签:Hemophilia A。本站分类:血液与淋巴系统疾病/出血性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06940830

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    • 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

疾病:A型血友病。这是一项回顾性-前瞻性、低干预性研究,旨在评估真实世界中应用efanesoctocog alfa进行预防治疗对A型血友病患者关节健康的长期有效性。研究参与者必须在其医生酌情决定下,于入组前6个月内或入组时被处方efanesoctocog alfa。启动efanesoctocog alfa治疗的决定应独立于将患者纳入本研究的决定。广泛的A型血友病人群(例如所有严重程度[轻度至重度]、所有年龄、伴有合并症和/或同时使用抗凝/抗血小板药物的患者、既往存在FVIII抑制物的患者)均有资格入组。本研究将要求进行强制性的现场访视并进行关节评估。将开展对患者血友病、内科及手术史的回顾性数据收集,包括自启动efanesoctocog alfa治疗前12个月起至入组期间的既往血友病治疗及已治疗的出血事件。

本研究将首先在患者常规到医院就诊时进行入组访视,以核查患者是否符合所有入选标准且不符合任何排除标准。研究参与者将每年进行现场访视,持续24个月或36个月,具体取决于入组时间与研究结束时间的关系。只要患者接受efanesoctocog alfa预防治疗,就将在研究中继续接受随访,治疗由医生酌情决定。患者还需同意在研究期间用研究专用的纸质日记记录任何出血事件。关节评估、血友病关节健康评分(HJHS)以及患者报告结局(PROs)的填写将在现场访视期间进行。对于纳入血友病早期关节病变超声检测(HEAD-US)组的患者,将进行超声关节评估

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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