肝癌预防随机对照试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肝癌预防领域的随机对照试验,涉及肝病、肝纤维化与肝硬化等条件。研究假设为:针对饮食、体力活动、饮酒及用药依从性的技术辅助自我管理干预,可使肝纤维化或脂肪变性且伴肝硬化风险因素(包括慢性 HBV 或 HCV 感染、饮酒或 NAFLD)患者的 FI

基本信息
资源简介
肝癌预防随机对照试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肝癌预防领域的随机对照试验,涉及肝病、肝纤维化与肝硬化等条件。研究假设为:针对饮食、体力活动、饮酒及用药依从性的技术辅助自我管理干预,可使肝纤维化或脂肪变性且伴肝硬化风险因素(包括慢性 HBV 或 HCV 感染、饮酒或 NAFLD)患者的 FIB-4 所测纤维化发生消退。主要目标是在随机试验中检验行为干预对纤维化的效果,将符合条件者随机分为 6 个月自我管理干预组或等待名单对照组(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肝病、肝纤维化、肝硬化。假设:一种针对饮食、体力活动、饮酒和用药依从性的技术辅助自我管理干预,可使肝纤维化或脂肪变性且伴有肝硬化风险因素(包括慢性乙型肝炎病毒(HBV)或丙型肝炎病毒(HCV)感染、饮酒或非酒精性脂肪性肝病(NAFLD))的患者中,通过 FIB-4 测量的纤维化发生消退。主要目标:在随机试验中检验行为干预对纤维化的效果。我们将符合条件的 HOPE Clinic 患者随机分为(i)为期 6 个月的自我管理干预,帮助参与者实施行为改变以管理其疾病,或(ii)等待名单对照组,该组将在其 6 个月评估后接受干预。次要目标:评估行为风险的变化
【主题与分类】
主题标签:Liver Diseases、Fibrosis, Liver、Cirrhosis, Liver。本站分类:肿瘤/肝癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05196867
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数据说明
Conditions: Liver Diseases, Fibrosis, Liver, Cirrhosis, Liver. Hypothesis: A technology-assisted self-management intervention that addresses diet, physical activity, alcohol use, and medication adherence can produce regression in fibrosis as measured by FIB-4 in patients with fibrosis or steatosis and risk factors for cirrhosis, including chronic hepatitis B virus (HBV) or hepatitis C virus (HCV) infection, alcohol use, or non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD). Primary objective: To test the effect of the behavioral intervention on fibrosis in a randomized trial. We will randomize eligible HOPE Clinic patients to (i) a 6-month self-management intervention to help participants implement behavioral changes to manage their disease or (ii) a wait-list control group that will receive the intervention after their 6-month assessment. Secondary objective: Evaluate changes in behavioral risk factors for liver fibrosis or steatosis (body composition, physical activity, diet, medication adherence, alcohol use), metabolic syndrome, and patient activation and other behavioral determinants.
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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