依那西普聚焦缓解及真实临床实践中缓解可预测性的研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦类风湿关节炎(Rheumatoid Arthritis)患者,研究依那西普治疗下第12个月缓解的预测因素

基本信息
资源简介
依那西普聚焦缓解及真实临床实践中缓解可预测性的研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦类风湿关节炎(Rheumatoid Arthritis)患者,研究依那西普治疗下第12个月缓解的预测因素。源站描述显示,主要终点分析采用逻辑回归,以第12个月缓解为因变量,纳入CDAI、SDAI、DAS28、超声及EULAR Boolean定义等独立变量,并在各治疗组及合并组中分别分析。研究计划约100例患者(每组约50例),考虑30%脱落率后基线招募70例以保证每组50例完成者。数据可用于类风湿关节炎缓解预测建模与真实临床实践评估(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。主要终点的分析将基于逻辑回归,定义因变量为第12个月时的缓解,5个自变量为CDAI、SDAI、DAS28、DAS28和超声,以及用于临床实践和临床研究的EULAR Boolean定义。该分析将在研究的每个组中以及两组患者合并后进行。在此背景下,确保研究完成的总人数约为100例患者(每组约50例患者)似乎是合理的。为了确保每组有50例完成者,考虑到1年期间30%的脱落率,将在基线招募70例患者。
【主题与分类】
主题标签:Rheumatoid 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/NCT02202837
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02202837
标准获取流程:
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- 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
条件:类风湿关节炎。主要终点的分析将基于逻辑回归,其中因变量定义为第12个月的缓解,5个自变量为CDAI、SDAI、DAS28、DAS28和超声,以及用于临床实践和临床研究的EULAR布尔定义。该分析将在研究的每个组中进行,也将在两组患者合并后进行。在此背景下,确保研究完成的总人数约为100例患者(每组约50例患者)似乎是合理的。为确保每组有50例完成者,将在基线时招募70例患者,考虑到1年期间30%的脱落率。
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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