Rigshospitalet生长与生殖科Klinefelter综合征患者长期系统随访数据集

该数据集来自clinicaltrials.gov,为Rigshospitalet生长与生殖科单中心队列的Klinefelter综合征(47,XXY)患者长期系统随访数据,覆盖婴儿、儿童、青少年及成人,并纳入48,XXXY、48,XXYY、49,XXXXY等罕见变异、嵌合体及SRY阳性46,XX男性

Copenhagen University Hospital, RigshospitaletCopenhagen University Hospital, Rigshospitalet
clinicaltrials
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基因组Klinefelter Syndrome
Long-term Systematic Follow-up of Patients With Klinefelter Syndrome Followed at the Department of Growth and Reproduction, Rigshospitalet

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

Rigshospitalet生长与生殖科Klinefelter综合征患者长期系统随访数据集

该数据集来自clinicaltrials.gov,为Rigshospitalet生长与生殖科单中心队列的Klinefelter综合征(47,XXY)患者长期系统随访数据,覆盖婴儿、儿童、青少年及成人,并纳入48,XXXY、48,XXYY、49,XXXXY等罕见变异、嵌合体及SRY阳性46,XX男性。数据由回顾性病历资料与前瞻性随访组成,包含常规复诊和住院获得的临床与生化数据,可用于该病自然史、长期结局及相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Klinefelter综合征。本项目为单中心队列的回顾性(病历数据)与前瞻性纵向研究相结合,旨在连续纳入所有KS(47,XXY)患者(婴儿、儿童、青少年和成人),包括具有一个以上额外X染色体的其他罕见KS变异(如48,XXXY;48,XXYY;49,XXXXY)、嵌合体(如47,XXY/46,XY)和SRY阳性46,XX男性(ICD:DQ980、DQ981、DQ982、DQ983、DQ984、DQ987)。数据收集:数据库将由在常规对照访视和入院时获得的临床与生化数据及结果组成。数据将同时进行回顾性(来自病历)和前瞻性收集。来自病历的回顾性数据将包括在生长与生殖科既往访视时收集的数据(如人体测量学

【主题与分类】

主题标签:Klinefelter Syndrome。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/NCT07142135

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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:Klinefelter综合征。本项目为单中心队列的回顾性(病历数据)与前瞻性纵向研究相结合,旨在连续纳入所有KS(47,XXY)患者(婴儿、儿童、青少年及成人),包括具有一个以上额外X染色体的其他罕见KS变异型(如48,XXXY;48,XXYY;49,XXXXY)、嵌合体(如47,XXY/46,XY)及SRY阳性46,XX男性(ICD:DQ980、DQ981、DQ982、DQ983、DQ984、DQ987)。数据采集 数据库将由常规随访检查及入院时获得的临床和生化数据及结果组成。数据将同时进行回顾性(来自病历)和前瞻性采集。来自病历的回顾性数据将包括既往在生长与生殖科就诊时采集的数据(如人体测量、DXA扫描、骨龄(包括骨健康指数)、激素浓度、核型、一般健康生物标志物、血压、脉搏、精液质量、microTESE结果及睾丸组织学,以及一般医疗治疗和其他诊断/合并症)。

以下列出将前瞻性收集的所有数据和副临床参数。其中一些要点仅与儿童相关,而另一些仅与青少年或成人相关,各要点处已注明。所有要点均标记为a或b,以说明哪些评估属于标准诊疗的一部分(a),哪些属于研究中的额外评估(b)。1. 病史(a):病史(包括核型、青春期发育(Tanner分期、男性乳房发育、生殖激素和生长因子的血清浓度)、生长、DXA扫描、睾酮替代治疗(类型、日期、剂量、效果及副作用)、家族史、合并症、一般药物治疗(类型、日期、剂量)、过敏史、血压、饮食、运动、教育情况,以及在青少年和成人中:精液质量、

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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