ELN多中心研究:表型演变与临床结局

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦骨髓增殖性肿瘤中真性红细胞增多症(Polycythemia Vera)与血小板增多症(Thrombocythemia)患者的表型演变与临床结局

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其他预测Polycythemia VeraThrombocythemia
A ELN-Multicenter Study on Phenotypic Evolution and Clinical Outcomes

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

ELN多中心研究:表型演变与临床结局

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦骨髓增殖性肿瘤中真性红细胞增多症(Polycythemia Vera)与血小板增多症(Thrombocythemia)患者的表型演变与临床结局。研究纳入依据国际共识分类(2022)诊断、JAK2V617F 阳性且在 2020 年 12 月 31 日前进展为 PV 的 ET 患者,定义为 ET-to-PV 病例,并采用 1:1 匹配的巢式病例对照设计设置未进展对照。数据可用于探索 ET 向 PV 转化的相关因素及结局预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:真性红细胞增多症、血小板增多症。研究将纳入依据“髓系肿瘤和急性白血病国际共识分类-2022”标准诊断、JAK2V617F 阳性且在 2020 年 12 月 31 日前进展为 PV(依据“髓系肿瘤和急性白血病国际共识分类-2022”标准诊断)的 ET 患者。PV 诊断日期将定义为索引日期,该组患者将定义为 ET-to-PV 病例。A 部分——巢式病例对照研究:ET-to-PV 病例的对照将为依据“髓系肿瘤和急性白血病国际共识分类-2022”标准诊断、JAK2V617F 阳性且在相当时间段后未进展为 PV 的 ET 患者。该对照组将采用 1:1 匹配的病例对照设计进行选择。对于每个

【主题与分类】

主题标签:Polycythemia Vera、Thrombocythemia。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07203768

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07203768

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • 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。

数据说明

疾病条件:真性红细胞增多症、血小板增多症。本研究将纳入ET患者(根据“国际髓系肿瘤和急性白血病共识分类-2022”标准诊断),这些患者JAK2V617F阳性,并且在2020年12月31日前进展为PV(根据“国际髓系肿瘤和急性白血病共识分类-2022”标准诊断)。PV诊断日期将定义为索引日期,该组患者将被定义为ET进展为PV病例。A部分——巢式病例对照研究。ET进展为PV病例的对照将是根据“国际髓系肿瘤和急性白血病共识分类-2022”标准诊断为ET、JAK2V617F阳性且在相当一段时间后未进展为PV的患者。该对照组将采用1:1匹配的病例对照设计进行选择。

对于每一位进展为PV的患者(病例),将按照以下特征选择一名对照:

  • ET诊断年份(与病例日期相比±2年);
  • ET诊断时年龄(与病例年龄相比±3岁);
  • ET病程时长(与相应病例从ET诊断至索引日期的时间段相比±2年)。

B部分——比较性回顾性队列研究

根据“2022年髓系肿瘤和急性白血病国际共识分类”数据标准诊断为新发PV(非由既往ET进展而来)的患者,将按照以下特征以1:1匹配程序纳入:

  • PV诊断年份(与病例日期相比±2年);
  • PV诊断时年龄(与病例年龄相比±3岁);
  • PV病程时长(与相应病例从PV诊断至末次随访的时间段相比±2年)。

此外,为确保至少有5年随访时间,新发PV患者的诊断时间不得晚于2020年。

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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