银屑病关节炎达标治疗结局多中心观察性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦银屑病关节炎(PsA)的达标治疗(treat to target)结局,属于肌肉骨骼系统疾病/其他分类

基本信息
资源简介
银屑病关节炎达标治疗结局多中心观察性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦银屑病关节炎(PsA)的达标治疗(treat to target)结局,属于肌肉骨骼系统疾病/其他分类。源站描述指出 PsA 是一种炎症性关节炎,估计发生于 15% 的银屑病患者中,在英国影响约 15 万人;2015 年 EULAR 治疗推荐将达标治疗列为首条建议,但因可行性和成本效益顾虑未广泛实施。该队列旨在真实临床人群中建立务实可行的达标治疗方法,以评估其临床与健康相关生活质量结局。数据可用于研究达标治疗在 PsA 中的实施与结局(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:银屑病关节炎。银屑病关节炎(PsA)是一种炎症性关节炎,估计发生于 15% 的银屑病患者中,在英国影响约 150,000 人。2015 年欧洲抗风湿病联盟(EULAR)银屑病关节炎治疗推荐将“治疗应旨在通过定期监测和适当调整治疗达到缓解目标,或达到最小/低疾病活动度”作为其第一条推荐。尽管有证据和 EULAR 推荐支持在 PsA 中实施“达标治疗”,但由于对可行性和成本效益的担忧,该策略尚未被广泛实施。该队列将在真实临床人群中建立一种务实可行的“达标治疗”方法,我们相信该方法能提供相似的临床和健康相关生活质量结局。主要结局
【主题与分类】
主题标签:Psoriatic Arthritis。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/NCT03531073
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03531073
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:银屑病关节炎。银屑病关节炎(PsA)是一种炎症性关节炎,估计发生于15%的银屑病患者中,在英国(UK)影响约15万人。2015年欧洲抗风湿病联盟(EULAR)银屑病关节炎治疗建议将其首条建议纳入其中,即“治疗应以达到缓解目标为目标,或者以最低/低疾病活动度为目标,通过定期监测和适当调整治疗来实现”。尽管有证据和EULAR建议支持银屑病关节炎的“达标治疗”,但由于对可行性和成本效益的担忧,该策略尚未得到广泛实施。本队列将在真实临床人群中建立一种务实可行的“达标治疗”方法,我们相信该方法能够提供相似的临床和健康相关生活质量结局。主要结局将是第48周时通过银屑病关节炎疾病活动度评分(PASDAS)测得达到良好缓解的患者比例。还将首次评估包括参与、疲劳和情绪健康在内的其他领域。
最后,将通过健康经济学分析来确定这一实用性干预的成本。所有患者都将按照当前英国风湿病学会(BSR)和EULAR指南作为标准护理接受常规治疗。作为“队列内试验”(Trials within Cohorts,简称TWiCs)设计的队列,同意参与的患者还将被询问是否同意未来与队列相关的干预性试验与其联系,以及是否同意将其数据用作这些未来干预性研究中的对照。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




