辅助生殖技术参数与围产结局的关联研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为多中心前瞻性队列研究,聚焦辅助生殖技术(ART)参数与围产结局的关联

Aristotle University Of ThessalonikiAristotle University Of Thessaloniki
clinicaltrials
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其他预测Fetal Growth Restriction (FGR)PreeclampsiaStillbirthPlacenta PreviaVasa PreviaSmall for Gestational Age (SGA)
Association of Assisted Reproductive Technologies Parameters With the Perinatal Outcome

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

辅助生殖技术参数与围产结局的关联研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为多中心前瞻性队列研究,聚焦辅助生殖技术(ART)参数与围产结局的关联。覆盖胎儿生长受限、子痫前期、死产、前置胎盘、血管前置、小于胎龄儿等结局,并纳入胎盘/脐带异常作为潜在中介。数据可用于在调整母亲年龄、BMI、产次和吸烟等混杂因素后,分析ART参数对围产结局的预测作用及机制探索(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):状况:胎儿生长受限(FGR)、子痫前期、死产、前置胎盘、血管前置、小于胎龄儿(SGA)。理由:在这项多中心前瞻性队列研究中,我们的主要目的是在调整母亲年龄、BMI、产次和吸烟等关键混杂因素后,确定各种辅助生殖技术(ART)参数与围产结局的关联。我们的主要结局将是小于胎龄儿、胎儿生长受限、子痫前期和死产。此外,研究者将检查ART与一系列胎盘/脐带异常——如前置胎盘、血管前置、单脐动脉和异常脐带插入——之间的关联,并探索这些结构异常如何作为中介发挥作用。总之,这种综合方法旨在阐明连接ART的机制

【主题与分类】

主题标签:Fetal Growth Restriction (FGR)、Preeclampsia、Stillbirth、Placenta Previa、Vasa Previa、Small for Gestational Age (SGA)。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06918236

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数据说明

条件:胎儿生长受限(FGR)、子痫前期、死产、前置胎盘、血管前置、小于胎龄儿(SGA)。理由:在这项多中心前瞻性队列研究中,我们的主要目的是在调整母亲年龄、BMI、产次和吸烟等关键混杂因素后,确定各种辅助生殖技术(ART)参数与围产结局的关联。我们的主要结局将是小于胎龄儿、胎儿生长受限、子痫前期和死产。此外,研究者将检查ART与一系列胎盘/脐带异常——如前置胎盘、血管前置、单脐动脉和异常脐带插入——之间的关联,并探讨这些结构异常如何作为中介因素发挥作用。总之,这种综合方法旨在阐明ART与不良产科结局相关的机制,并最终为考虑ART的夫妇改进临床护理和咨询提供依据。

目标:主要目标:评估ART参数与一系列不良围产期结局之间的关联,分别在单胎妊娠和多胎妊娠中进行分析,并将其作为不同人群进行研究。ART妊娠将作为一个整体队列进行考察,同时也在按特定ART技术和治疗方案分层的亚组中进行考察。我们正在研究的主要结局:* 小于胎龄儿,定义为低于第10百分位。* 胎儿生长受限,可为早发型(<32周)或晚发型(>32周),其特征为基于胎儿医学基金会(FMF)胎儿生长曲线图估算的胎儿体重低于第3百分位或低于第10百分位,并伴有异常多普勒检查结果;或基于FMF新生儿生长曲线图的出生体重低于第5百分位。* 子痫前期的发生。* 死产(妊娠22周后发生的宫内死亡,且不能归因于其他原因(即先天性感染、结构缺陷、遗传异常))。次要目标:探讨ART与各种胎盘以及

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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