The SeaSHeL 全国前瞻性队列研究

源站描述涵盖该病的定义、单侧为主、轻至重度范围、71%至90%病因不明(特发性)以及耳鸣、眩晕、耳闷等相关症状。数据可用于研究特发性 SSNHL 的临床特征与预后相关预测,但具体样本量、变量与随访信息源站未提供(来源 clinicaltrials.gov)

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表格预测Sensory Hearing LossSensorineural Hearing LossSensorineural Hearing Loss in Left EarSensorineural Hearing Loss in Right EarSensorineural Hearing
The SeaSHeL National Prospective Cohort Study

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

The SeaSHeL 全国前瞻性队列研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为 The SeaSHeL National Prospective Cohort Study 的登记信息,主题为感染性疾病/其他,聚焦感音神经性听力损失及突发性感音神经性聋(SSNHL)。源站描述涵盖该病的定义、单侧为主、轻至重度范围、71%至90%病因不明(特发性)以及耳鸣、眩晕、耳闷等相关症状。数据可用于研究特发性 SSNHL 的临床特征与预后相关预测,但具体样本量、变量与随访信息源站未提供(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:感觉性听力损失、感音神经性听力损失、左耳感音神经性听力损失、右耳感音神经性听力损失、感音神经性听力。每年每 100,000 人中约有 20 人经历感音神经性质的突发性听力丧失。“感音神经性”指耳蜗、听神经或更高级中枢听觉通路的异常。当听力损失达到 30 dB(分贝)或以上,累及至少 3 个连续频率,并在 3 天内发生时,该病症被称为突发性感音神经性聋(SSNHL)。SSNHL 以单侧为主,听力损失程度可从轻度到极重度不等。在 71% 至 90% 的病例中,尽管进行了检查,病因仍不明确,这些病例被称为特发性。相关症状包括耳鸣、眩晕和耳闷。特发性 SSNHL 是一种严重疾病,会对……产生不良影响

【主题与分类】

主题标签:Sensory Hearing Loss、Sensorineural Hearing Loss、Sensorineural Hearing Loss in Left Ear、Sensorineural Hearing Loss in Right Ear、Sensorineural Hearing。本站分类:感染性疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04108598

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04108598

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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

疾病:感音性听力损失、感音神经性听力损失、左耳感音神经性听力损失、右耳感音神经性听力损失、感音神经性听力。每年,每10万人中约有20人经历本质为感音神经性的突发性听力丧失。“感音神经性”表明耳蜗、听神经或更高级中枢听觉通路存在异常。当听力损失达到30分贝(dB)或以上,涉及至少3个连续频率,并在3天内发生时,该状况被称为突发性感音神经性听力损失(SSNHL)。SSNHL主要呈单侧性,听力损失程度可从轻度到重度不等。在71%至90%的病例中,尽管进行了调查,病因仍未知,这些病例被称为特发性。相关症状包括耳鸣、眩晕和耳闷胀感。特发性SSNHL是一种严重疾病,对人们的生活产生不利影响,研究表明其与情绪困扰、抑郁、工作困难及社会融入受损有关。

据估计,32%至65%的特发性突发性感音神经性听力损失(SSNHL)病例可自行恢复,尽管临床经验表明这一比例可能被高估,该领域仍需进一步研究。目前,特发性SSNHL患者的诊疗路径在多个方面存在显著差异,包括患者首次就诊的服务类型、后续转诊、症状出现至就诊及开始治疗之间的时间间隔、治疗方案以及随访安排。特发性SSNHL的治疗选择包括全身及鼓室内注射类固醇、抗病毒药物、血液流变学药物、利尿剂、高压氧治疗以及单纯观察。美国国家卫生与临床优化研究所(NICE)、美国耳鼻咽喉头颈外科学会(ORL-HNS)以及英国听力学学会发布的临床指南均承认,缺乏关于这些治疗方法比较有效性的证据。基于近年来在感音神经性听力损失分子机制方面的发现,生物技术和制药公司

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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