二甲双胍降低晚期纤维化慢性丙型肝炎SVR后肝细胞癌风险

该数据集来自e-cienciaDatos,收录1556例接受直接抗病毒药物治疗后获得持续病毒学应答的慢性丙型肝炎患者,随访中位时间74个月,终点包括肝细胞癌发生、其他原因死亡或末次就诊

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其他预测Hepatocellular carcinomaChronic hepatitis CSustained virologic responseAdvanced liver fibrosisFIB-4Metformin
Metformin reduces hepatocellular carcinoma risk in chronic hepatitis C with advanced fibrosis after SVR

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

二甲双胍降低晚期纤维化慢性丙型肝炎SVR后肝细胞癌风险

Metformin reduces hepatocellular carcinoma risk in chronic hepatitis C with advanced fibrosis after SVR

该数据集来自e-cienciaDatos,收录1556例接受直接抗病毒药物治疗后获得持续病毒学应答的慢性丙型肝炎患者,随访中位时间74个月,终点包括肝细胞癌发生、其他原因死亡或末次就诊。数据记录了肝细胞癌发生这一因变量、二甲双胍治疗这一自变量,以及用于评估二甲双胍保护作用的其他潜在混杂因素。研究背景为二甲双胍可能通过增强免疫应答和改变肿瘤代谢,对晚期纤维化慢性丙型肝炎患者SVR后的肝细胞癌发挥保护作用;研究目的为基于FIB-4水平评估肝细胞癌发生率并评价二甲双胍的保护效应(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2025。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含一个数据库,纳入1556例接受直接抗病毒药物治疗后获得持续病毒学应答的慢性丙型肝炎患者。这些患者在肝细胞癌发生、其他原因死亡或末次就诊后接受了中位74个月的随访。除因变量(肝细胞癌发生)和自变量(二甲双胍治疗)外,还记录了用于检验二甲双胍对HCC发生保护作用的其他潜在混杂因素。背景:二甲双胍可能通过增强免疫应答和改变肿瘤代谢,对晚期纤维化慢性丙型肝炎(CHC)患者在持续病毒学应答(SVR)后发挥抗肝细胞癌(HCC)的保护作用。目的:基于FIB-4水平评估HCC发生率,并评价二甲双胍在CHC患者SVR后的保护效应。方法:A ret

【主题与分类】

主题标签:Hepatocellular carcinoma、Chronic hepatitis C、Sustained virologic response、Advanced liver fibrosis、FIB-4、Metformin。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://edatos.consorciomadrono.es/citation?persistentId=doi:10.21950/UKPFJF

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数据说明

该数据集包含一个数据库,其中包括1556例接受直接抗病毒药物治疗后获得持续病毒学应答的慢性丙型肝炎患者。这些患者在发生肝细胞癌、因其他原因死亡或最后一次就诊后,接受了中位74个月的随访。除因变量(肝细胞癌发生)和自变量(二甲双胍治疗)外,还记录了其他可能的混杂因素,以检验二甲双胍对HCC发生的保护作用。背景:二甲双胍可能通过增强免疫应答和改变肿瘤代谢,对获得持续病毒学应答(SVR)后伴有晚期纤维化的慢性丙型肝炎(CHC)患者具有预防肝细胞癌(HCC)的作用。目的:根据FIB-4水平评估HCC发生率,并评价二甲双胍对CHC患者获得SVR后的保护作用。方法:对多中心队列中1556例接受直接抗病毒药物(DAAs)治疗后获得SVR的CHC患者的前瞻性收集数据进行回顾性分析。患者接受中位74个月的随访。

HCC发病率按FIB-4、2型糖尿病(T2DM)、临床显著门脉高压(CSPH)及二甲双胍使用情况进行分层。多因素Cox模型评估了二甲双胍使用与HCC风险之间的关联,并对混杂因素进行了校正,随后通过随机生存森林(RSF)和SHapley加法解释(SHAP)进行验证。结果:HCC发病率随FIB-4升高而增加,在FIB-4 >3.25组中达到每100患者年1.8例。在该组内,CSPH和T2DM与更高的HCC发病率相关,而二甲双胍使用则与HCC发病率降低至与中等FIB-4组相当的水平相关。在多因素分析中,FIB-4、肝硬化、CSPH、吸烟及高龄与更高的HCC风险独立相关,而二甲双胍使用则始终与HCC风险降低相关。这些发现经RSF和

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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