C.O.R.P.U.S.:法国成人与儿童炎症性关节炎观察性队列

该数据集来自clinicaltrials.gov,为法国成人与儿童炎症性关节炎观察性队列,覆盖类风湿关节炎、强直性脊柱炎、银屑病关节炎及幼年特发性关节炎

Central Hospital, Nancy, FranceCentral Hospital, Nancy, France
clinicaltrials
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基因组预测Arthritis, RheumatoidSpondylitis, AnkylosingArthritis, PsoriaticArthitis, Juvenile Idiopathic
C.O.R.P.U.S.: Observational Cohort of Adult and Child Inflammatory Arthritis in France

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

C.O.R.P.U.S.:法国成人与儿童炎症性关节炎观察性队列

该数据集来自clinicaltrials.gov,为法国成人与儿童炎症性关节炎观察性队列,覆盖类风湿关节炎、强直性脊柱炎、银屑病关节炎及幼年特发性关节炎。源站描述指出,该phase 4研究应法国国家卫生主管部门要求,监测生物治疗处方策略变化及其有效性与安全性,评估关节、功能和生活质量结局。数据可用于分析真实临床实践中生物制剂的使用模式、风险获益比及治疗策略演变(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:类风湿关节炎、强直性脊柱炎、银屑病关节炎、幼年特发性关节炎。理由:包括抗TNF alpha在内的生物治疗已通过多项随机临床试验证明有效。在临床实践中长期使用引发了若干问题,涉及安全性、风险获益比以及此类治疗在真实生活常规实践中的实际优势。此外,随着市场上可用的治疗药物数量不断增加,此类实践可能发生显著变化。应法国国家卫生主管部门的要求,这项4期研究将有助于监测处方策略的变化、这些药物的有效性和安全性。目标:1. 确定生物治疗处方对3类疾病的影响,评估关节、功能和生活质量结局,以及其他药物联合……

【主题与分类】

主题标签:Arthritis, Rheumatoid、Spondylitis, Ankylosing、Arthritis, Psoriatic、Arthitis, Juvenile Idiopathic。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02886689

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    • 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:类风湿关节炎、强直性脊柱炎、银屑病关节炎、幼年特发性关节炎。理由:包括抗TNFα在内的生物疗法已在多项随机临床试验中证实有效。在临床实践中长期使用引发了若干问题,涉及安全性、风险-获益比以及此类治疗在真实世界常规实践中的实际优势。此外,随着市场上可用的疗法数量不断增加,此类实践可能发生显著变化。应法国国家卫生主管部门的要求,这项4期研究将有助于监测处方策略的变化以及这些药物的有效性和安全性。目标:1. 确定生物疗法处方对3类疾病的影响,评估关节、功能和生活质量结局以及其他药物消耗,并监测不良事件;2. 确定生物疗法在患者治疗序列中的位置。研究设计:一项开放队列研究,连续3年以上纳入患者,从研究开始持续至少5年,并进行年度前瞻性随访。C.O.R.P.U.S.

将成为首个法国生物治疗处方(或非处方)实践观察站,涵盖首次治疗或转换治疗。样本:患者将由法国私立风湿病学家网络和40个大学医院风湿病科病房招募。收集数据:社会人口学、临床参数、功能和生活质量等已知具有预后价值的指标 * 暴露患者为接受任何生物治疗者 * 非暴露患者为未接受生物治疗者:无适应证、拒绝、禁忌证。结局:放射学关节病变、功能、不良事件、维持率、药物消耗。样本量:前3年每年将招募1200例RA、350例SPA和300例IJA样本。不良事件:任何不良事件都将报告至国家药物警戒中心。IRB:本方案已获CCTIRS和CNIL批准。研究监

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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