V-IMMUNE® 用于免疫性血小板减少症研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，围绕 V-IMMUNE® 用于免疫性血小板减少症（ITP）的前瞻性多中心研究，评估人免疫球蛋白在成人及儿童 ITP 参与者中的疗效与安全性
基本信息
资源简介
V-IMMUNE® 用于免疫性血小板减少症研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，围绕 V-IMMUNE® 用于免疫性血小板减少症（ITP）的前瞻性多中心研究，评估人免疫球蛋白在成人及儿童 ITP 参与者中的疗效与安全性。源站描述同时介绍了 ITP 的自身免疫病特征、血小板减少定义（<100,000/mm³）、出血风险以及新诊断、持续性、慢性 ITP 的病程划分。数据可用于了解该研究的疾病背景与设计信息，并支持 ITP 相关主题的检索与整理（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：免疫性血小板减少症（ITP）。TIP 研究 V-IMMUNE® 用于免疫性血小板减少症：一项前瞻性多中心研究，评估人免疫球蛋白在患有免疫性血小板减少症的成人和儿童参与者中的疗效和安全性。引言 免疫性血小板减少症是一种自身免疫性疾病，其特征是血小板减少（<100,000/mm³）和出血风险增加。抗体和/或 T 细胞介导的血小板破坏在免疫性血小板减少症的病理生理学中起关键作用。新诊断的免疫性血小板减少症的特征是诊断后三个月内血小板计数 <100,000/mm³。当在三到十二个月内未达到缓解或治疗反应不能持续时，被认为是持续性免疫性血小板减少症。当血小板减少持续超过 12 个月时，被认为是慢性免疫性血小板减少症
【主题与分类】
主题标签：Immune Thrombocytopenia (ITP)。本站分类：免疫系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06962631
下载信息
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06962631
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- 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
疾病：免疫性血小板减少症（ITP）。TIP研究 V-IMMUNE® 用于免疫性血小板减少症：一项前瞻性多中心研究，旨在评估人免疫球蛋白在患有免疫性血小板减少症的成人和儿童受试者中的疗效和安全性。引言 免疫性血小板减少症是一种自身免疫性疾病，其特征为血小板减少（<100,000/mm³）及出血风险增加。抗体和/或T细胞介导的血小板破坏在免疫性血小板减少症的病理生理学中起关键作用。新诊断的免疫性血小板减少症的特征为诊断后三个月内血小板计数<100,000/mm³。若在三至十二个月内未达到缓解或治疗反应未能持续，则视为持续性免疫性血小板减少症。当血小板减少持续超过12个月时，则视为慢性免疫性血小板减少症。成人免疫性血小板减少症的出血表现可从轻微事件（如皮肤瘀点）到可能危及生命的事件（如器官出血和颅内出血）不等。
治疗目标是使血小板计数升至能够维持止血的水平，预防出血事件或控制任何活动性出血。出血事件与慢性免疫性血小板减少症患者更差的结果和更高的死亡率相关。因出血需要住院的患者与未发生出血的患者相比，1年死亡风险高4.9倍，5年死亡风险高3.4倍。尽管大多数免疫性血小板减少症患者仅表现为轻度出血，但对更严重出血的恐惧会对患者的生活质量产生负面影响。因此，发生严重出血事件与不良预后、死亡风险增加相关，并可能对患者的生活质量产生重大负面影响。成人免疫性血小板减少症的治疗指南建议将血小板计数维持在>20,000-30,000/m
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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