英夫利西单抗治疗失败后静脉注射戈利木单抗治疗化脓性汗腺炎:回顾性队列研究-78766
该数据集来自单一学术化脓性汗腺炎中心的回顾性病历审查,记录了既往因英夫利西单抗相关过敏反应或抗英夫利西单抗抗体形成而治疗失败的患者,在启动静脉注射戈利木单抗后的临床与炎症结局纵向变化

基本信息
资源简介
英夫利西单抗治疗失败后静脉注射戈利木单抗治疗化脓性汗腺炎:回顾性队列研究
Intravenous Golimumab After Infliximab Failure in Hidradenitis Suppurativa: A Retrospective Cohort Study
该数据集来自单一学术化脓性汗腺炎中心的回顾性病历审查,记录了既往因英夫利西单抗相关过敏反应或抗英夫利西单抗抗体形成而治疗失败的患者,在启动静脉注射戈利木单抗后的临床与炎症结局纵向变化。数据包含六项结局指标:HS-Physician Global Assessment(HS-PGA,0–5)、疼痛数字评分量表(NRS-pain,0–10)、白细胞介素-6(IL-6,pg/mL)、红细胞沉降率(ESR,mm/h)、C反应蛋白(CRP,mg/L)和白细胞计数(WBC,×10⁹ cells/L)。可用于分析该难治人群中疾病严重程度、疼痛及全身炎症的纵向变化(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集呈现了化脓性汗腺炎(HS)患者在因英夫利西单抗相关过敏反应或抗英夫利西单抗抗体形成而既往英夫利西单抗治疗失败后,启动静脉注射戈利木单抗(IVgol)后临床和炎症结局的纵向变化。我们假设IVgol作为一种免疫原性降低的全人源TNF-α抑制剂,将在这个难治人群中产生有意义且持久的疾病严重程度、疼痛和全身炎症的降低。数据通过单一学术HS中心的回顾性病历审查收集,包括六项结局指标:HS-Physician Global Assessment(HS-PGA,0–5)、疼痛数字评分量表(NRS-pain,0–10)、白细胞介素-6(IL-6,pg/mL)、红细胞沉降率(ESR,mm/h)、C反应蛋白(CRP,mg/L)和白细胞计数(WBC,×10⁹ cells/L)。每个图
【主题与分类】
主题标签:Dermatology、Hidradenitis Suppurativa。本站分类:血液及造血器官疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/cdnckyj8k4
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://doi.org/10.17632/cdnckyj8k4
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- 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:
数据集大小约 494.8 KB。
数据说明
本数据集展示了在因英夫利西单抗相关过敏反应或抗英夫利西单抗抗体形成而既往英夫利西单抗治疗失败的化脓性汗腺炎(HS)患者中,启动静脉注射戈利木单抗(IVgol)后临床和炎症结局的纵向变化。我们假设,IVgol作为一种免疫原性降低的全人源TNF-α抑制剂,将在此难治性人群中产生有意义且持久的疾病严重程度、疼痛和全身炎症的降低。数据通过单中心学术性HS中心的回顾性病历审查收集,包括六项结局指标:HS-医生整体评估(HS-PGA,0–5)、数字评定量表疼痛评分(NRS-pain,0–10)、白细胞介素-6(IL-6,pg/mL)、红细胞沉降率(ESR,mm/h)、C反应蛋白(CRP,mg/L)和白细胞计数(WBC,×10⁹ cells/L)。每幅图显示基线和第1、6、12个月的平均值。所有30例患者均有基线和第1个月的数据;17例有第6个月和第12个月的数据,并在这些时间点被纳入分析。
在所有六项结局指标中,IVgol均与第1个月时较基线的下降相关,并在有随访数据的患者中持续或逐步改善至第12个月。HS-PGA和ESR显示出最为一致的变化轨迹,而CRP在第6个月时表现出访视间的一过性波动,这与HS发作性、以急性发作为特征的本质相符,而非治疗失败。WBC呈现出延迟出现显著变化的特点,在第6个月和第12个月出现具有统计学意义的下降。综合来看,这些数据提供了客观的临床和生物标志物证据,支持IVgol作为无法继续使用英夫利西单抗的HS患者的一种有效的替代性按体重给药治疗方案。
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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