HCV相关代偿期进展性慢性肝病持续病毒学应答后肝细胞癌无创风险分层:aMAP评分验证

该数据集来自泰国Siriraj医院单中心回顾性队列,纳入2013至2023年接受无干扰素索磷布韦为基础直接抗病毒治疗并获持续病毒学应答的HCV感染合并代偿期进展性慢性肝病成人患者

Siriraj HospitalSiriraj Hospital
clinicaltrials
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文本预测Hepatitis C Virus InfectionHepatocellular Carcinoma (HCC)
Non-Invasive Risk Stratification for Hepatocellular Carcinoma in HCV-Related Compensated Advanced Chronic Liver Disease Following Sustained Virological Response: Validation of the aMAP Score

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

HCV相关代偿期进展性慢性肝病持续病毒学应答后肝细胞癌无创风险分层:aMAP评分验证

该数据集来自泰国Siriraj医院单中心回顾性队列,纳入2013至2023年接受无干扰素索磷布韦为基础直接抗病毒治疗并获持续病毒学应答的HCV感染合并代偿期进展性慢性肝病成人患者。采集基线人口学、临床、实验室及瞬时弹性成像数据,用于验证aMAP评分对肝细胞癌的无创风险分层能力,可支撑肝癌风险预测模型评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:丙型肝炎病毒感染、代偿期进展性慢性肝病、肝细胞癌(HCC)。这是一项在泰国Siriraj医院开展的单中心回顾性队列研究。连续纳入2013年至2023年间启动无干扰素、以索磷布韦为基础的直接抗病毒治疗,并在治疗结束后12周达到持续病毒学应答的慢性丙型肝炎病毒感染合并代偿期进展性慢性肝病成人患者。代偿期进展性慢性肝病依据Baveno VII标准定义,包括组织学F3/F4纤维化、振动控制瞬时弹性成像大于10 kPa或门静脉高压的临床证据。从电子病历中收集基线人口学、临床、实验室及瞬时弹性成像数据。FIB-4、APRI、

【主题与分类】

主题标签:Hepatitis C Virus Infection、Hepatocellular Carcinoma (HCC)。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07687758

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    • 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

条件:丙型肝炎病毒感染、代偿性晚期慢性肝病、肝细胞癌(HCC)。这是一项在泰国Siriraj医院开展的单中心回顾性队列研究。连续纳入2013年至2023年间启动无干扰素、以索磷布韦为基础的直接抗病毒治疗,并在治疗结束后12周获得持续病毒学应答的慢性丙型肝炎病毒感染合并代偿性晚期慢性肝病成年患者。代偿性晚期慢性肝病依据Baveno VII标准定义,包括组织学F3/F4纤维化、振动控制瞬时弹性成像大于10 kPa,或门静脉高压的临床证据。基线人口学、临床、实验室及瞬时弹性成像数据采集自电子病历。FIB-4、APRI、ALBI和aMAP评分使用SVR12时的实验室值计算。排除在直接抗病毒治疗前已知或疑似肝细胞癌、未获得SVR12,或病历不完整而无法评估结局的患者。

主要结局为随访期间新发肝细胞癌。采用时间-事件分析、Kaplan-Meier法、Cox比例风险回归以及1年、3年、5年和8年的时间依赖性受试者工作特征曲线评估无创评分的预测性能。

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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