daGOAT模型指导的allo-HSCT后重度aGVHD预防研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦移植相关障碍，研究在allo-HSCT后由daGOAT模型预测为重度急性GvHD中高危的成人患者中，预防性使用ruxolitinib的疗效评估
基本信息
资源简介
daGOAT模型指导的allo-HSCT后重度aGVHD预防研究
daGOAT-Guided Prevention of Severe aGVHD After Allo-HSCT 是一个来源于 clinicaltrials.gov 的数据集，主题聚焦于移植相关障碍（Transplant-Related Disorder），在本站归类于免疫系统疾病 / 其他类别。该数据集围绕一项临床研究展开，其核心目标是评估预防性使用 ruxolitinib 在成人患者中的疗效——这些患者在接受异基因造血干细胞移植（allo-HSCT）后，经 daGOAT 模型预测为重度急性移植物抗宿主病（aGVHD）的中高危人群。数据集以移植相关障碍为主题标签，将 daGOAT 模型的风险预测与药物预防干预相结合，为关注移植免疫并发症的研究者提供了一个以临床研究记录为基础的数据资源。
【数据集背景】
该数据集对应的研究背景涉及异基因造血干细胞移植后的严重并发症管理。急性移植物抗宿主病是 allo-HSCT 后的重要临床问题，而如何在中高危患者中提前识别风险并采取预防措施，是移植领域关注的方向。daGOAT 模型在此背景下被用于预测重度急性 GvHD 的发生风险，研究则针对被该模型判定为中高危的成人患者，探索预防性使用 ruxolitinib 的疗效。数据集的主题标签为移植相关障碍，本站分类归入免疫系统疾病 / 其他，体现出其跨移植医学与免疫系统疾病领域的特征。
【数据内容】
源站描述显示，该研究的研究条件为移植相关障碍，研究目的是评估预防性 ruxolitinib 在成人中高危重度急性 GvHD 患者中的疗效，这些患者的风险分层由 daGOAT 模型预测得出。数据集英文名称为 daGOAT-Guided Prevention of Severe aGVHD After Allo-HSCT，直接反映了 daGOAT 指导下的重度 aGVHD 预防这一研究主题。关于数据集内具体包含的字段、变量、记录数量、患者样本规模以及疗效终点的详细指标，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，属于临床研究注册与结果信息平台上的研究记录。其采集过程与临床研究的设计、注册和报告流程相关，数据主题围绕移植相关障碍展开。除来源站为 clinicaltrials.gov 以及研究条件为移植相关障碍外，关于具体的采集时间范围、采集机构、采集方法以及数据更新频率等信息，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于关注异基因造血干细胞移植后急性 GvHD 预防的研究场景，尤其是涉及 daGOAT 模型风险预测与 ruxolitinib 预防性用药疗效评估的方向。它可服务于移植相关障碍领域的临床研究参考、风险分层策略探讨以及免疫系统疾病相关主题的数据检索与归类。关于更具体的适用场景，如药物经济学分析、真实世界研究或多中心验证等，源站未提供。
【使用方法】
该数据集来自 clinicaltrials.gov，使用者可将其作为移植相关障碍主题下的临床研究记录进行查阅与引用。关于数据的具体访问方式、下载格式、字段说明、接口调用方法以及分析操作指南，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集的信息来源为 clinicaltrials.gov，研究条件明确为移植相关障碍，研究目的聚焦于 daGOAT 模型预测的中高危成人患者中预防性 ruxolitinib 的疗效评估。关于数据质量评价、完整性、准确性验证、偏倚控制以及样本代表性等方面的具体信息，源站未提供。使用者应注意，现有描述仅覆盖研究主题与目的层面，更细致的数据质量指标需以源站记录为准。
【引用与许可】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，主题标签为移植相关障碍。关于具体的引用格式、许可协议、使用条款以及数据再分发限制等信息，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07588945
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：移植相关疾病。本研究旨在评估预防性使用ruxolitinib在经daGOAT模型预测为重度急性GvHD中高危的成人患者中的疗效。
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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