重度月经出血患者出血与关节过度活动决定因素识别
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦重度月经出血患者中出血与关节过度活动的决定因素。纳入对象需月经持续时间≥7天、报告经血“泛滥”或2小时内浸透卫生用品、无可识别出血性疾病且存在重度缺铁性贫血(血红蛋白<8 g/dL)

基本信息
资源简介
重度月经出血患者出血与关节过度活动决定因素识别
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦重度月经出血患者中出血与关节过度活动的决定因素。纳入对象需月经持续时间≥7天、报告经血“泛滥”或2小时内浸透卫生用品、无可识别出血性疾病且存在重度缺铁性贫血(血红蛋白<8 g/dL)。入组后以Beighton评分评估关节过度活动,将参与者分为伴或不伴G-HSD/hEDS两组,并依据2017诊断标准进行详细临床检查与症状问卷分类。数据可用于血液及造血器官疾病相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Hypermobile Ehlers-Danlos Syndrome、Heavy Menstrual Bleeding、Hypermobility Syndrome (Disorder)。若患者月经持续时间大于或等于7天,且报告大多数月经期出现“泛滥”或在2小时或更短时间内浸透卫生棉条或卫生巾,无可识别的出血性疾病,并有重度缺铁性贫血证据(血红蛋白<8 g/dL),则符合纳入条件并可接受筛查以入组本研究。入组后,将使用Beighton评分评估关节过度活动,该评分将用于将参与者分为两组:伴和不伴Generalized joint Hypermobility Syndrome Disorder/hypermobile Ehlers-Danlos Syndrome(G-HSD/hEDS)。随后参与者将接受详细临床检查,以使用2017诊断标准进一步分类并完成症状问卷。
【主题与分类】
主题标签:Hypermobile Ehlers-Danlos Syndrome、Heavy Menstrual Bleeding、Hypermobility Syndrome (Disorder)。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/NCT05685199
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05685199
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
条件:超动型埃勒斯-当洛斯综合征、重度月经出血、关节过度活动综合征(障碍)。若患者月经持续时间大于或等于7天,且报告多数月经周期中出现“血崩”或在2小时或更短时间内浸透卫生棉条或卫生巾,无明确出血性疾病,并有严重缺铁性贫血证据(血红蛋白<8 g/dL),则符合纳入条件,并被提供接受本研究入组筛查的机会。入组后,将使用Beighton评分评估关节过度活动,并据此将参与者分为两组:伴和不伴全身性关节过度活动综合征障碍/超动型埃勒斯-当洛斯综合征(G-HSD/hEDS)。随后,参与者将接受详细的临床检查,以使用2017年诊断标准进一步分类,并完成症状问卷。最后,参与者将签署知情同意书加入TBANK(NCT01354002)和INSIGHT HD(NCT02720679),提供剩余血液样本以供未来研究储存。
参与者将在接下来的3年内每年接受一次随访,作为其标准诊疗的一部分,以记录其症状的发展过程。第1次访视:Self-BAT问卷、Beighton评分检查、2017 hEDS检查、PROMIS(儿童/家长)问卷、PHQ15问卷、COMPASS31问卷、月经困扰问卷(ENDOPAIN),以及月经过多检查清单(儿童和成人版)。第2次访视:Self-BAT问卷、PROMIS(儿童/家长)问卷、PHQ15问卷、COMPASS31问卷、月经困扰问卷(ENDOPAIN)。第3次访视:Self-BAT问卷、PROMIS(儿童/家长)问卷、PHQ15问卷、COMPASS31问卷、月经困扰问卷(ENDOPAIN)。请注意:目前患者入组仅限于St. Jude已确诊患者。
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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