骨髓增殖性肿瘤:一项深入病例对照研究

MPN 是一组由转化的造血祖细胞引起的造血系统恶性肿瘤,特征为成熟功能性血细胞过度生成。源站描述提及 2008 年 WHO 分类、报告发病率范围以及北爱尔兰 ET 患病率等信息

Queen's University, BelfastQueen's University, Belfast
clinicaltrials
浏览 21
文本分类Polycythemia VeraEssential ThrombocythemiaPrimary Myelofibrosis
Myeloproliferative Neoplasms: an In-depth Case-control Study

基本信息

模态
文本
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

骨髓增殖性肿瘤:一项深入病例对照研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦骨髓增殖性肿瘤(MPN),涵盖 Polycythemia Vera、Essential Thrombocythemia 和 Primary Myelofibrosis 三类疾病。MPN 是一组由转化的造血祖细胞引起的造血系统恶性肿瘤,特征为成熟功能性血细胞过度生成。源站描述提及 2008 年 WHO 分类、报告发病率范围以及北爱尔兰 ET 患病率等信息。该数据可用于肿瘤分类、病例对照分析及相关流行病学研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Polycythemia Vera、Essential Thrombocythemia、Primary Myelofibrosis。MPN 是一组由转化的造血祖细胞引起的造血系统恶性肿瘤。其特征为成熟功能性血细胞过度生成。MPN 历史上被称为骨髓增殖性疾病,并经历了多次分类修订。2008 年世界卫生组织(WHO)将多种相关疾病归类为 MPN,包括 polycythemia vera(PV)、essential thrombocythemia(ET)和 primary/idiopathic myelofibrosis(PMF)2。报告的发病率从每 10 万人 0.02 至 2.8 不等3-5,但尚未得到很好的表征,半数患者在诊断时无症状6。在北爱尔兰(NI),ET 的患病率据报道为每 10 万人 18 例(据 Mary McMullin 通信)。PV 和 ET 是惰性肿瘤,具有更好的

【主题与分类】

主题标签:Polycythemia Vera、Essential Thrombocythemia、Primary Myelofibrosis。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01831635

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

疾病:真性红细胞增多症、原发性血小板增多症、原发性骨髓纤维化。MPN是一组由转化的造血祖细胞引起的造血系统恶性肿瘤。其特征为成熟功能性血细胞的过度生成。MPN在历史上被称为骨髓增殖性疾病,其分类经历了多次修订。2008年世界卫生组织(WHO)将多种相关疾病归类为MPN,包括真性红细胞增多症(PV)、原发性血小板增多症(ET)和原发性/特发性骨髓纤维化(PMF)2。报告的发病率从每10万人0.02至2.8例不等3-5,但尚未得到充分描述,半数患者在诊断时无症状6。在北爱尔兰(NI),据报道ET的患病率为每10万人18例(据Mary McMullin通信)。PV和ET为惰性肿瘤,预后较好(3年生存率分别为88%和92%),而PMF在美国的3年生存率为63%5。主要研究目标为:* 开发一份电话调查问卷,以调查与MPN相关的潜在危险因素。

  • 评估研究问卷的可靠性和有效性。
  • 通过调查以下方面确定应研究哪个对照组:
  • 响应率。
  • 对照组的代表性。
  • 评估招募程序。
  • 确定提供费用报销(每人10英镑)是否鼓励对照组参与并提高对一般人群的代表性。选择病例对照方法是因为它是获取罕见疾病(如MPNs)病因信息最具成本效益的方法。前瞻性队列研究需要数百万个体长期参与。选择基于医院的方法而非基于人群的方法,以确保研究更可行,并可在英国多个中心推广。正在调查的疾病包括:
  • 真性红细胞增多症
  • 原发性血小板增多症
  • 原发性骨髓

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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