2型糖尿病合并COPD患者肺癌风险：SGLT2抑制剂与磺脲类药物比较

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07332156

标准获取流程：

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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

疾病条件：2型糖尿病、COPD（慢性阻塞性肺疾病）、肺癌（诊断）。研究设计：这是一项比较效果研究，利用大规模、基于人群的真实世界数据（RWD）。通过分析现有医疗记录中的纵向数据，研究人员将模拟目标试验，以尽量减少偏倚，并提供稳健的治疗效果估计。统计分析计划：该研究采用严谨的分析框架，包括主要分析和多项敏感性分析，以确保研究结果的有效性：主要分析：在意向性治疗（ITT）框架下，比较SGLT2抑制剂与磺脲类药物，随访在治疗转换时删失，以估计初始治疗选择的效果。敏感性分析1（活性对照）：在相同的ITT框架下（转换时删失），比较DPP-4抑制剂与SGLT2抑制剂，以评估结果相对于替代的二线降糖药物类别的一致性。

敏感性分析2（按治疗分析）：采用按治疗分析方法比较SGLT2抑制剂与磺脲类药物，将连续使用定义为处方间允许60天的间隔期（宽限期），以考虑用药依从性模式。意义与影响 当前糖尿病管理指南优先考虑心血管和肾脏保护。本研究旨在通过以下方式扩展临床证据基础：* 提供关于糖尿病药物长期癌症相关结局的可操作真实世界证据（RWE）。* 评估抗糖尿病药物的选择是否可作为高危人群（COPD-T2DM）肺癌预防的策略。* 为制定综合考虑癌症预防以及代谢、心脏和肾脏健康的综合治疗指南做出贡献。缩写：COPD，慢性阻塞性肺疾病；DPP-4，二肽基肽酶-4；ICD-10，国际疾病分类第十版；ICS，吸入性糖皮质激素；ITT，意向性治疗；LABA，

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。