欧洲神经肌肉疾病网络CIDP患者临床数据库

欧洲CIDP临床数据库是专门针对慢性炎性脱髓鞘性多神经病患者建立的真实世界数据资源,包含患者临床表现、治疗记录、电生理检查及随访信息,可用于CIDP诊断标准验证、疗效分析和疾病进展研究。

European Network for Neuromuscular DiseasesEuropean Network for Neuromuscular Diseases
European CIDP Database
浏览 29
表格分类neuromuscular disordersrare diseasesorphan diseasesworkshopspatient participationgene therapyclinical trial design
European CIDP Database

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-09-28

资源简介

欧洲神经肌肉疾病网络CIDP患者临床数据库

【一句话概览】

ENMC 关注神经肌肉疾病领域。多数神经肌肉疾病属于罕见病(孤儿病),每 2000 人中受影响者不足 1 人,均会导致肌肉无力,可能造成严重失能。因此,国际合作对加速该领域知识积累和新药发现极为重要。其工作涉及神经肌肉疾病、罕见病、孤儿病、研讨会、患者参与、基因治疗和临床试验设计(来源 enmc.org)。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《ENMC》。

【数据内容】

源站原始描述:Welcome to ENMC Most neuromuscular disorders are rare (orphan) diseases, meaning that fewer than 1 in 2000 people are affected. They all cause a weakening of muscles, which could lead to tremendous disability. Because of this, international collaboration is extremely important to accelerate our knowledge and discovery of new medicines in the field of neuromuscular diseases

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):欢迎来到ENMC。大多数神经肌肉疾病属于罕见病(孤儿病),即每2000人中患病人数不足1例。这些疾病均会导致肌肉无力,可能造成严重残疾。因此,国际合作对于加速我们在神经肌肉疾病领域的知识积累和新药研发极为重要。

【主题与分类】

主题标签:neuromuscular disorders、rare diseases、orphan diseases、workshops、patient participation、gene therapy、clinical trial design。

【适用方向】

结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。

【获取与许可】

源站页面:https://www.enmc.org/

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数据集获取

源站:https://www.enmc.org/

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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。

数据说明

该数据库收集慢性炎性脱髓鞘性多神经病(CIDP)患者的临床资料,包括人口学信息、疾病表现、治疗方案、神经电生理检查及长期随访结果,用于研究CIDP临床特征、治疗效果及疾病预后。

数据加载示例(表格/文本类)

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))

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