哈萨克斯坦血液肿瘤成人继发性免疫缺陷研究(K-SIDE 研究)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为哈萨克斯坦血液肿瘤成人患者的继发性免疫缺陷(SID)。源站描述指出,血液肿瘤患者可能因疾病或治疗药物出现免疫系统减弱,即 SID,从而更难抵抗感染,更易发生严重感染、需要住院治疗和更长疗程的抗生素治疗

TakedaTakeda
clinicaltrials
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表格分类Secondary Immunodeficiency (SID)
A Study of Secondary Immunodeficiencies in Adults With Blood Cancers in Kazakhstan Who Have a Weakened Immune System (K-SIDE Study)

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

哈萨克斯坦血液肿瘤成人继发性免疫缺陷研究(K-SIDE 研究)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为哈萨克斯坦血液肿瘤成人患者的继发性免疫缺陷(SID)。源站描述指出,血液肿瘤患者可能因疾病或治疗药物出现免疫系统减弱,即 SID,从而更难抵抗感染,更易发生严重感染、需要住院治疗和更长疗程的抗生素治疗。SID 在哈萨克斯坦血液肿瘤患者中常见但常被忽视,且该国目前没有诊断和管理 SID 的国家指南,导致不同医疗机构评估和治疗方式存在差异。该研究主要目的是了解 SID 在哈萨克斯坦血液肿瘤成人中的常见程度、哪些人受影响最大以及相关情况的发生频率(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:继发性免疫缺陷(SID)。部分血液癌症(血液系统恶性肿瘤)患者会因自身疾病或治疗所用药物而出现免疫系统减弱。这被称为继发性免疫缺陷或SID。免疫系统减弱会使身体更难抵抗感染。SID使参与者更有可能发生严重感染、需要住院治疗,以及需要更长时间的抗生素治疗。在哈萨克斯坦,SID在血液癌症患者中很常见,但常被忽视。目前,哈萨克斯坦没有用于诊断和管理SID的国家指南,这导致不同医疗机构在评估和治疗患者方面存在差异。本研究的主要目的是了解哈萨克斯坦成人血液癌症患者中SID的常见程度、哪些人受影响最大,以及感染等相关健康问题发生的频率。其他目的是进一步了解哈萨克斯坦的SID:SID如何治疗、SID如何影响一个人的健康和日常生活(临床负担),以及某些因素(如年龄、健康状况、治疗、血液癌症的类型和分期)可能如何影响SID。本研究不会收集任何新数据。它将使用现有健康记录和来自哈萨克斯坦国家肿瘤登记处的数据。

【主题与分类】

主题标签:Secondary Immunodeficiency (SID)。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07868107

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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:继发性免疫缺陷(SID)。部分血液癌症(血液系统恶性肿瘤)患者会因自身疾病或治疗所用药物而出现免疫系统减弱。这被称为继发性免疫缺陷或SID。免疫系统减弱会使身体更难抵抗感染。SID使参与者更易发生严重感染、需要住院治疗,并需要更长时间的抗生素治疗。SID在哈萨克斯坦的血液癌症患者中很常见,但常被忽视。目前,哈萨克斯坦尚无诊断和管理SID的国家指南,这导致不同医疗机构对患者的评估和治疗方式存在差异。本研究的主要目的是了解哈萨克斯坦成人血液癌症患者中SID的常见程度、哪些人群受影响最大,以及感染等相关健康问题的发生频率。

其他目标包括进一步了解哈萨克斯坦的SID:SID的治疗方式、它们如何影响个人的健康和日常生活(临床负担),以及某些因素(如年龄、健康状况、治疗、血癌类型和分期)可能如何影响SID。本研究不会收集任何新数据,而是利用现有健康记录及哈萨克斯坦国家肿瘤登记处的数据。

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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