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创建/更新时间

2026-10-23

资源简介

GB-0998治疗吉兰-巴雷综合征的疗效与安全性研究

该数据集英文名为 Efficacy and Safety Study of GB-0998 for Guillain-Barré Syndrome，来源于临床试验注册平台 clinicaltrials.gov，主题聚焦于吉兰-巴雷综合征（Guillain-Barré Syndrome）这一神经系统疾病。数据集围绕 GB-0998（静脉注射免疫球蛋白，400mg/kg/天，连续五天）在吉兰-巴雷综合征治疗中的效果与安全性展开，主要终点为 Hughes 功能分级（Hughes Functional Grade，FG）的变化。整体而言，该数据集为关注吉兰-巴雷综合征治疗方案的临床研究人员、神经科医师及相关领域学者提供了一个以注册临床试验信息为核心的数据资源，便于了解该研究的基本设计、干预方案与评价指标。

【数据集背景】

吉兰-巴雷综合征是一种累及周围神经系统的疾病，被归入神经系统疾病范畴。该数据集所对应的研究旨在评估 GB-0998 这一静脉注射免疫球蛋白制剂在吉兰-巴雷综合征治疗中的有效性，同时评估其安全性。研究以 Hughes 功能分级的变化作为主要终点，用以衡量治疗前后患者功能状态的变化情况。数据集的分类归属与主题标签均指向吉兰-巴雷综合征，说明其内容与该疾病的临床研究直接相关。

【数据内容】

数据集所涵盖的核心信息包括研究条件（吉兰-巴雷综合征）、干预措施（GB-0998，即静脉注射免疫球蛋白，给药方案为 400mg/kg/天、连续五天）、主要终点（Hughes 功能分级的变化）以及安全性评估这一研究目的。数据集的短描述进一步概括了其来源与关注点，即聚焦吉兰-巴雷综合征患者，评估上述干预方案的治疗效果与安全性。关于数据集中具体的病例数量、受试者人口学特征、随访时长、终点指标的详细测量数值等内容，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来自 clinicaltrials.gov，属于临床试验注册信息。其内容依托于在该平台登记的关于 GB-0998 治疗吉兰-巴雷综合征的研究记录。数据集的来源站信息表明，其原始描述以英文呈现，涵盖研究条件、研究目的、干预方案与主要终点等要素。关于数据采集的具体时间范围、采集方法、更新频率等细节，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于需要了解吉兰-巴雷综合征相关临床试验基本信息的场景，例如临床研究人员在梳理该疾病治疗研究现状时参考其干预方案与终点设计，神经科相关从业者了解静脉注射免疫球蛋白在该疾病中的应用研究，以及医学信息整理、临床试验注册信息汇总等用途。由于数据集聚焦于特定干预方案与主要终点，也可作为围绕 Hughes 功能分级开展疗效评价研究的背景资料。关于更具体的适用场景与分析用途，源站未提供。

【使用方法】

使用该数据集时，可依据其来源站信息查阅对应的临床试验注册记录，了解研究条件、干预措施、主要终点与安全性评估目的等基本要素。数据集以英文名称与英文描述呈现，使用时可结合中文短描述理解其核心内容。关于数据的具体获取方式、访问权限、数据格式与字段结构等，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集的信息来自临床试验注册平台，其内容以研究登记描述为主。由于源站未提供样本量、具体测量结果、随访安排及统计分析方法等细节，数据集在支撑定量分析方面的能力有限。此外，数据集描述未涉及研究完成状态、结果发布情况等信息，源站未提供。使用时应注意到其信息范围限于注册描述所涵盖的内容。

【引用与许可】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov，引用时应注明其来源站。关于具体的引用格式、许可条款与使用限制，源站未提供。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT02342184

访问原始数据

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02342184

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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

条件：吉兰-巴雷综合征。本研究旨在评估GB-0998（静脉注射免疫球蛋白；400mg/kg/天，连续五天）治疗吉兰-巴雷综合征的疗效，主要终点为Hughes功能分级（FG）的变化，此外，还将评估GB-0998的安全性。

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