慢性炎症性疾病、生活方式与治疗应答
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦慢性炎症性疾病(CID),涵盖炎症性肠病(含克罗恩病与溃疡性结肠炎)、风湿性疾病(类风湿关节炎、中轴型脊柱关节病、银屑病关节炎)、皮肤病(银屑病、化脓性汗腺炎)及非感染性葡萄膜炎

基本信息
资源简介
慢性炎症性疾病、生活方式与治疗应答
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦慢性炎症性疾病(CID),涵盖炎症性肠病(含克罗恩病与溃疡性结肠炎)、风湿性疾病(类风湿关节炎、中轴型脊柱关节病、银屑病关节炎)、皮肤病(银屑病、化脓性汗腺炎)及非感染性葡萄膜炎。这些免疫系统疾病均使用靶向促炎细胞因子 TNF 的生物制剂(TNF 抑制剂)进行管理。研究设计为前瞻性队列研究,评估生物制剂治疗启动前及启动后 14-16 周的疾病活动度,可用于分析生活方式与治疗应答之间的关系(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:自身免疫性疾病、炎症性肠病、克罗恩病(CD)、溃疡性结肠炎(UC)、类风湿关节炎(RA)、脊柱关节病、银屑病关节炎(PsA)、银屑病。慢性炎症性疾病(CID),包括炎症性肠病(IBD)(其中克罗恩病[CD]和溃疡性结肠炎[UC]是两种最常见的类型)、风湿性疾病(类风湿关节炎[RA]、中轴型脊柱关节病[axSpA]、银屑病关节炎[PsA])、皮肤病(银屑病[PsO]、化脓性汗腺炎[HS])和眼部疾病(非感染性葡萄膜炎[NiU]),是免疫系统疾病,通过靶向促炎细胞因子肿瘤坏死因子-α(TNF)的生物制剂,即 TNF 抑制剂进行管理。设计 在这项前瞻性队列研究中,将评估生物制剂治疗启动前及启动后(14-16 周)的疾病活动度
【主题与分类】
主题标签:Autoimmune Diseases、Inflammatory Bowel Diseases、Crohn Disease (CD)、Colitis, Ulcerative (UC)、Arthritis, Rheumatoid (RA)、Spondylarthropathies、Arthritis, Psoriatic (PsA)、Psoriasis、Hidradenitis Suppurativa (HS)、Uveitis。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03173144
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03173144
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:自身免疫性疾病、炎症性肠病、克罗恩病(CD)、结肠炎、溃疡性结肠炎(UC)、关节炎、类风湿性关节炎(RA)、脊柱关节病、关节炎、银屑病关节炎(PsA)、银屑病。慢性炎症性疾病(CID),包括炎症性肠病(IBD)(其中克罗恩病[CD]和溃疡性结肠炎[UC]是最常见的两种类型)、风湿性疾病(类风湿性关节炎[RA]、中轴型脊柱关节病[axSpA]、银屑病关节炎[PsA])、皮肤疾病(银屑病[PsO]、化脓性汗腺炎[HS])以及眼部疾病(非感染性葡萄膜炎[NiU]),是一类免疫系统疾病,通过靶向促炎细胞因子肿瘤坏死因子-α(TNF)的生物制剂即TNF抑制剂进行管理。设计:在这项前瞻性队列研究中,将评估生物制剂治疗开始前及开始后(14-16周)的疾病活动度。终点定义为治疗结局,即A:根据下述特定标准(包括继续用药)判定为应答者,或B:无应答者(包括因不可接受的副作用而停药)。
患者是否会停止治疗,假定是基于患者与医生之间一定程度的共同决策,并依据各自国家指南针对每种CID所推荐的原则以及实验室数据作为支持。研究场所:所有在以下机构被分配启动生物制剂治疗的患者:1)奥尔堡大学医院胃肠病与肝病科;2)奥胡斯大学医院肝病与胃肠病科;3)锡尔克堡地区医院诊断中心;4)海宁地区医院内科;5)赫勒夫医院胃肠病科;6)南日德兰医院器官中心;7)西南日德兰医院胃肠病科;8)欧登塞大学医院医学胃肠病科、风湿病科、皮肤科与过敏中心以及眼科,自2017年4月1日起至2019年3月31日止,或直至至少纳入100名IBD患者、100名患
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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




