比较两种静脉铁剂治疗库尔德孕妇贫血的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦妊娠期缺铁性贫血(IDA)的静脉铁剂治疗研究。研究在伊拉克库尔德地区特定女性人群中开展,为多中心、开放标签、盲法结局评估的随机对照试验,比较两种静脉铁剂制剂的临床影响、安全性与操作优势

Hawler Medical UniversityHawler Medical University
clinicaltrials
浏览 7
表格分类Iron Deficiency Anemia in Pregnancy
Comparing Two Intravenous Iron Treatments for Anemia in Kurdish Pregnant Women

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

比较两种静脉铁剂治疗库尔德孕妇贫血的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦妊娠期缺铁性贫血(IDA)的静脉铁剂治疗研究。研究在伊拉克库尔德地区特定女性人群中开展,为多中心、开放标签、盲法结局评估的随机对照试验,比较两种静脉铁剂制剂的临床影响、安全性与操作优势。参与者按Ganzoni公式计算总铁缺乏量后随机分入两个平行治疗组,分别接受Ferric Carboxymaltose高剂量单次或最少次数输注(每次最多500 mg)等方案。数据可用于贫血治疗方案的疗效与安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:妊娠期缺铁性贫血。这项多中心、开放标签、盲法结局评估的随机对照试验旨在评估两种不同的静脉(IV)铁制剂在治疗妊娠期缺铁性贫血(IDA)方面的临床影响、安全性和操作优势。该研究聚焦于伊拉克库尔德斯坦地区一个特定的女性人群,她们具有明确、已确立的静脉铁治疗医学指征。在达到所需的临床阈值后,参与者从一开始就被随机分配到两个平行治疗组之一,接受通过Ganzoni公式计算出的总铁缺乏量。分配到FCM组的参与者接受Ferric Carboxymaltose,以较高剂量、单次或最少次数输注,每次最多500 mg。分配到IS组的参与者

【主题与分类】

主题标签:Iron Deficiency Anemia in Pregnancy。本站分类:血液及造血器官疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07721519

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    • 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:妊娠期缺铁性贫血。本多中心、开放标签、盲法结局评估的随机对照试验旨在评估两种不同的静脉(IV)铁剂治疗妊娠期缺铁性贫血(IDA)的临床影响、安全性及操作优势。研究聚焦于伊拉克库尔德斯坦地区特定女性人群,这些患者具有明确、已确立的静脉铁剂治疗医学指征。在达到所需临床阈值后,参与者从一开始即被随机分配至两个平行治疗组之一,接受通过Ganzoni公式计算得出的总铁缺乏量。分配至FCM组的参与者接受羧基麦芽糖铁,以较高剂量、单次或最少次数输注给药,每次最多500 mg。分配至IS组的参与者接受蔗糖铁,以序贯、较低剂量分次输注给药(每次100或200 mg),每周最多3次。

所有输注均在埃尔比勒、苏莱曼尼亚、杜胡克或扎胡的相关产科教学医院进行,由医务人员监测即时不良反应。数据收集与时间安排:临床评估严格按时进行,以评估即时和短期的血液学及以人为中心的反应。在给予任何药物之前,记录初始血液检测参数(包括血红蛋白和血清铁蛋白),并同步进行基线女性问卷调查。在完成指定治疗方案整整4周后,参与者返回进行复查血液检测,以量化血液学恢复情况、进行安全性监测以记录任何迟发性副作用,并通过综合问卷调查评估参与者的总体满意度及总就医负担。

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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