原发性抗体缺陷病患者健康相关生活质量问卷的构建

该数据集源自clinicaltrials.gov,聚焦原发性抗体缺陷病患者的健康相关生活质量(HR-QOL)问卷构建。研究将在多中心量表效度研究中验证并修改由患者和临床医生初步生成的量表,涉及来自5个中心的85名患者

University of South FloridaUniversity of South Florida
clinicaltrials
浏览 9
文本分类Immune Deficiency, Antibody
Construction of a Health-related Quality of Life (HR-QOL) Questionnaire for Patients With Primary Antibody Deficiency Disease

基本信息

模态
文本
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

原发性抗体缺陷病患者健康相关生活质量问卷的构建

该数据集源自clinicaltrials.gov,聚焦原发性抗体缺陷病患者的健康相关生活质量(HR-QOL)问卷构建。研究将在多中心量表效度研究中验证并修改由患者和临床医生初步生成的量表,涉及来自5个中心的85名患者。可行性调查已完成,可纳入研究的中心包括Boston Children's/Harvard、Midwest Immunology、Johns Hopkins、Children's Hospital at Baylor University以及University of South Florida at All Children's Hospital Johns Hopkins Medicine。患者将在非输注门诊就诊时入。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:免疫缺陷,抗体。一项由患者和临床医生初步生成的量表将在多中心量表效度研究中得到验证和修改,该研究涉及来自5个中心的85名患者。可行性调查已经完成,可纳入本研究的可用中心包括Boston Children's/Harvard、Midwest Immunology、Johns Hopkins、Children's Hospital at Baylor University以及University of South Florida at All Children's Hospital Johns Hopkins Medicine。患者将在门诊非输注就诊时入组。将解释研究目的并获取知情同意。根据当地研究协调员在就诊访谈时获得的信息,将完成其临床状况和人口学的病例报告表(CRF)。HR-QOL PIDD调查将由中心对患者进行施测

【主题与分类】

主题标签:Immune Deficiency, Antibody。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02542228

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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:免疫缺陷,抗体。一项初步的患者和临床医生生成的量表将在多中心量表效度研究中得到验证和修改,该研究涉及来自5个中心的85名患者。可行性调查已经完成,可纳入本研究的可用中心包括波士顿儿童医院/哈佛大学、中西部免疫学、约翰斯·霍普金斯、贝勒大学儿童医院以及南佛罗里达大学附属约翰斯·霍普金斯医学全儿童医院。患者将在门诊非输液就诊时入组。将解释研究目的并获取知情同意。根据当地研究协调员在就诊时访谈中获得的信息,将填写其临床状况和人口统计学的病例报告表(CRF)。HR-QOL PIDD调查将由中心PI或研究协调员对患者进行。第二份调查将交给患者带回家,并在门诊就诊后48-120小时内完成。

在此期间,研究协调员将联系患者,确保患者完成这第二份调查问卷并将其交回当地研究中心。如果患者正在接受SCIg治疗,则要求其在皮下输注后3天填写问卷(若为每周输注),并在48-72小时后完成配对问卷(在下一次SCIg输注计划前)。研究协调员将获取配对调查之间的期间病史,以确保患者病情总体上未发生变化以致影响验证过程的有效性,该信息将记录在补充病例报告表(CRF)上。患者可通过邮寄、传真或扫描文件电子方式将问卷交回研究中心协调员。配对问卷将返回中央研究中心(USF St Petersburg)进行数据录入。

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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