刚果民主共和国脊柱关节炎前瞻性医院研究数据

该数据集来自刚果民主共和国两家风湿病诊所的前瞻性多中心门诊研究,覆盖2012年12月1日至2013年5月31日共6个月数据,纳入984例连续门诊患者

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医学影像分类RheumatologyImmunologyFOS: Clinical medicine
Data from: Spondyloarthritis in the Democratic Republic of the Congo: a prospective hospital-based study

基本信息

模态
医学影像
大小
0.000081322 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

刚果民主共和国脊柱关节炎前瞻性医院研究数据

Data from: Spondyloarthritis in the Democratic Republic of the Congo: a prospective hospital-based study

该数据集来自刚果民主共和国两家风湿病诊所的前瞻性多中心门诊研究,覆盖2012年12月1日至2013年5月31日共6个月数据,纳入984例连续门诊患者。研究对脊柱关节炎进行临床诊断并应用多种分类标准,以改良纽约标准评估骶髂关节放射学病变,在轴性脊柱关节炎中评估BASDAI和BASFI。主要终点为脊柱关节炎患病率,次要终点为其谱系及亚型。数据可用于风湿病学与免疫学领域的患病率分析及亚型分类研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2018。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):摘要 目的:确定在刚果民主共和国两家风湿病诊所就诊的风湿病主诉门诊患者中脊柱关节炎(SpA)的谱系。设计:一项描述性前瞻性多中心门诊研究。设置:本研究分析了6个月数据(2012年12月1日至2013年5月31日)。参与者:研究了984例连续门诊患者。干预:无。主要和次要结局指标:作出SpA的临床诊断,随后应用多种分类标准。骶髂关节放射学病变采用改良纽约标准评分。在轴性SpA中评估BASDAI和BASFI。主要终点为SpA的患病率,次要终点为SpA的谱系及其亚型。结果:在984例连续门诊患者中,诊断出105例患者(10.7%)具有s

【主题与分类】

主题标签:Rheumatology、Immunology。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.0n5f66n

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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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。

数据集大小约 81.3 KB。

数据说明

摘要 目的:确定在刚果民主共和国两家风湿病诊所就诊的、有风湿病主诉的门诊患者中SpA的谱系。 设计:一项描述性前瞻性多中心门诊研究。 环境:本研究分析了6个月的数据(从2012年12月1日至2013年5月31日)。 参与者:连续研究了984名门诊患者。 干预:无 主要和次要结局指标:作出SpA的临床诊断,随后应用若干分类标准。骶髂关节放射学病变采用改良纽约标准评分。在轴性SpA中评估BASDAI和BASFI。主要终点为SpA的患病率,次要终点为SpA的谱系及其亚型。 结果:在984名连续门诊患者中,诊断出105名患者(10.7%),性别比(男/女)为1.4。平均发病年龄为41.3±12.4岁。非放射学轴性脊柱关节炎是最常见的亚型(5.0%),其次是反应性关节炎(4.3%)。

其他亚型包括:强直性脊柱炎(1.0%)、银屑病关节炎(0.1%)、SAPHO综合征(0.1%)和IBD相关性关节炎(0.1%)。中轴型SpA的平均BASDAI和BASFI分别为42.7/100和46.4/100。43%的SpA患者发现外周附着点炎,葡萄膜炎(10.4%)是最常见的关节外表现。我们未检测到任何家族史。红细胞沉降率和C反应蛋白的中位数分别为37(范围:7-110)mm/h和22(范围:4-48)mg/l。结论:这项基于医院的研究表明,中非地区某些SpA亚型有相当的发生率。需要进行基于人群的研究。

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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