为特发性多中心型Castleman病患者开发新型症状负担量表(ISBUS)

疾病:特发性多中心型Castleman病。特发性多中心型Castleman病(iMCD)是一种罕见的淋巴增殖性疾病,与全身性炎症和器官功能障碍相关

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表格分类症状负担量表罕见淋巴增殖性疾病健康相关生活质量肿瘤
Producing a Novel Symptom Burden Scale for People Living With Idiopathic Multicentric Castleman Disease (ISBUS)

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

为特发性多中心型Castleman病患者开发新型症状负担量表(ISBUS)

疾病:特发性多中心型Castleman病。特发性多中心型Castleman病(iMCD)是一种罕见的淋巴增殖性疾病,与全身性炎症和器官功能障碍相关

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:特发性多中心型Castleman病。特发性多中心型Castleman病(iMCD)是一种罕见的淋巴增殖性疾病,与全身性炎症和器官功能障碍相关。该病病因未知,诊断标准于2017年新近确立。它可与其他形式的Castleman病相区分,包括单中心型表现以及与卡波西肉瘤疱疹病毒相关的多中心型Castleman病(MCD)。iMCD的估计患病率约为每百万人6.9至9.7例。虽然临床表现各异,但iMCD可伴随高度症状负担,包括全身性、胃肠道、神经精神、皮肤、呼吸以及血液学或淋巴网状系统问题。症状及治疗副作用均可影响iMCD患者的健康相关生活质量(HRQoL)。本项国际混合方法研究将分四个阶段进行:阶段1:条目生成 借鉴此前一项纳入65例iMCD患者的国际患者在线调查的内容、数据和分析,生成PROM草案内容(包括现有主题下候选草案条目的长列表),以评估iMCD的症状负担。 通过一场在线多利益相关方研讨会,纳入专家意见和亲身经验,就哪些条目将被测试纳入症状负担量表达成共识;参会者包括资助方、研究团队、患者与公众参与及介入(PPIE)代表(即iMCD患者和/或其照护者)、医疗专业人员及任何其他相关利益相关方。阶段2:条目测试与完善 对约10名iMCD患者进行认知性访谈,从相关性、可理解性和全面性方面评估条目(及相关PROM内容)的内容效度。这将包括评估这些条目对患者是否重要/有意义。 分析并总结关于

【主题与分类】

主题标签:症状负担量表、罕见淋巴增殖性疾病、健康相关生活质量、肿瘤。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05995834

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数据说明

疾病:特发性多中心型Castleman病。特发性多中心型Castleman病(iMCD)是一种罕见的淋巴增殖性疾病,与全身性炎症和器官功能障碍相关。该病病因不明,诊断标准于2017年新近确立。它可与其他类型的Castleman病相区分,包括单中心型表现以及与卡波西肉瘤疱疹病毒相关的多中心型Castleman病(MCD)。据估计,iMCD的患病率约为每百万人6.9至9.7例。虽然临床表现各异,但iMCD可伴有高度的症状负担,包括全身性、胃肠道、神经精神、皮肤、呼吸系统以及血液学或淋巴网状系统的问题。

症状和治疗副作用均会影响iMCD患者的健康相关生活质量(HRQoL)。这项国际混合方法研究将分四个阶段进行:第一阶段:条目生成 * 基于既往一项涉及65例iMCD患者的国际患者在线调查的内容、数据和分析,生成PROM草案内容(包括现有主题下的候选条目长清单),以评估iMCD的症状负担。 * 通过在线多利益相关方研讨会,纳入专家意见和亲身经验,就哪些条目将被测试纳入症状负担量表达成共识;参与者包括资助方、研究团队、患者与公众参与和介入(PPIE)代表(即iMCD患者和/或其照护者)、医疗专业人员以及任何其他相关利益相关方。第二阶段:条目测试与完善 * 对约10名iMCD患者进行认知性访谈,从相关性、可理解性和全面性方面评估条目(及相关PROM内容)的内容效度。

这将包括评估它们对患者是否重要/有意义。* 分析并总结关于以下方面的定性证据:

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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