先天性肌无力综合征前瞻性自然史与结局指标验证研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦先天性肌无力综合征(CMS)的前瞻性自然史与结局指标验证研究,重点覆盖 DOK7 和 COLQ 相关 CMS 这两种超罕见神经肌肉接头遗传病

National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS)National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS)
clinicaltrials
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其他预测Myasthenic Syndromes, Congenital
A Prospective Natural History and Outcome Measure Validation Study of Congenital Myasthenic Syndromes

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

先天性肌无力综合征前瞻性自然史与结局指标验证研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦先天性肌无力综合征(CMS)的前瞻性自然史与结局指标验证研究,重点覆盖 DOK7 和 COLQ 相关 CMS 这两种超罕见神经肌肉接头遗传病。研究纵向刻画 CMS 的临床表现,评估结局指标的有效性与评分者间信度,以支持临床试验准备。主要目标为描述基线临床特征及一年内疾病进程,共同主要目标为评估结局指标,次要目标延伸至第 2 至 5 年,探索性目标包括生物标志物识别、加速度计验证与 MCID 估计(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:先天性肌无力综合征。研究描述:这项自然史与结局指标验证研究旨在纵向刻画所有先天性肌无力综合征(CMS)的临床表现,重点关注 DOK7 和 COLQ 相关 CMS。两者均为神经肌肉接头的超罕见遗传性疾病。本研究还将评估结局指标的有效性和评分者间信度,以支持这些人群的临床试验准备。主要目标:描述基线临床表现及一年内 CMS 疾病进程。共同主要目标:评估 CMS 中结局指标的有效性和评分者间信度。次要目标:描述 CMS 的扩展疾病进程(第 2 至 5 年)。探索性目标:生物标志物识别、加速度计验证和 MCID 估计。主要终点:C

【主题与分类】

主题标签:Myasthenic Syndromes, Congenital。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06630650

下载信息

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数据说明

病症:先天性肌无力综合征。研究描述:这项自然病史与结局指标验证研究旨在纵向描述所有先天性肌无力综合征的临床表现,重点关注DOK7和COLQ相关CMS。两者均为超罕见的神经肌肉接头遗传性疾病。本研究还将评估结局指标的有效性和评分者间信度,以支持在这些人群中开展临床试验的准备。主要目标:描述基线临床表现及CMS一年内的疾病进程。共同主要目标:评估CMS结局指标的有效性和评分者间信度。次要目标:描述CMS的扩展疾病进程(第2至第5年)。探索性目标:生物标志物识别、加速度计验证及MCID估算。

主要终点:以下各项从基线至第1年的变化(根据年龄适当性和耐受性,在所有参与者中进行,除非指定了年龄范围):* 身体力量 * MRC量表(所有参与者;根据耐受性/发育适当性) * 肩部外展肌、肘部屈肌/伸肌、髋部屈肌和膝部伸肌/屈肌的定量肌肉评估(QMA ≥7岁) * Myotools握力和捏力(≥6岁) * 身体表现 * 六分钟步行试验距离(≥6岁) * 重复1分钟坐立试验(≥2岁) * 上肢功能表现(PUL)(≥2岁) * 手臂伸展时间(≥2岁) * 疾病严重程度——定量重症肌无力(QMG)评分(≥12岁) * 运动功能<2岁 * Hammersmith婴儿神经学量表评分(<2岁) * 坐位平衡评分(<2岁) * 运动功能>2岁 * 运动功能测量评分(MFM20,2-6岁)(MFM32,≥7岁) * 上四级楼梯、下四级楼梯、仰卧位至站立的时间(≥5岁) * 发育——发育运动量表商(<5岁) * 肺功能≥5岁 * 用力肺活量(FVC) * 慢肺活量(SVC) * 1秒用力肺活量(FEV1) * 最大吸气和呼气压力(MIP/MEP) * 呼气末C

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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