评估特发性孤立性生长激素缺乏青少年中青春期中期后停用生长激素治疗的成本效益

数据内容涉及评估特发性孤立性生长激素缺乏青少年在青春期中期后停用生长激素治疗的成本效益。源站描述显示,数据集包含空白 eCRF 模板、Castor 数据库导出文件、SPSS 语法,以及荷兰儿科学会儿童内分泌学分会生长激素咨询组修订的荷兰语章节指南《生长激素缺乏中的生长激素治疗》

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其他Medicine, Health and Life Sciences
Assessing the cost-effectiveness of withdrawing growth hormone treatment after mid-puberty in adolescents with idiopathic isolated growth hormone deficiency

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

评估特发性孤立性生长激素缺乏青少年中青春期中期后停用生长激素治疗的成本效益

Assessing the cost-effectiveness of withdrawing growth hormone treatment after mid-puberty in adolescents with idiopathic isolated growth hormone deficiency

该数据集来自 DataverseNL,作者为 van der Kaay, Danielle,发布时间为 2026 年,主题属于 Medicine, Health and Life Sciences。数据内容涉及评估特发性孤立性生长激素缺乏青少年在青春期中期后停用生长激素治疗的成本效益。源站描述显示,数据集包含空白 eCRF 模板、Castor 数据库导出文件、SPSS 语法,以及荷兰儿科学会儿童内分泌学分会生长激素咨询组修订的荷兰语章节指南《生长激素缺乏中的生长激素治疗》。该数据可用于相关临床研究、成本效益分析及治疗策略评估(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含一份空白 eCRF 模板、Castor 数据库的导出文件、SPSS 语法,以及荷兰儿科学会儿童内分泌学分会生长激素咨询组修订的荷兰语章节指南《生长激素缺乏中的生长激素治疗》。

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://dataverse.nl/citation?persistentId=doi:10.34894/MTPXXO

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源站:https://doi.org/10.34894/MTPXXO

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    • 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

De dataset bevat een leeg eCRF template, exports van de Castor database, SPSS syntaxen en de aangepaste nederlandse sectieleidraad ‘Groeihormoonbehandeling bij groeihormoondeficiëntie’ van de Adviesgroep Groeihormoon van de Sectie Endocrinologie bij Kinderen van de Nederlandse Vereniging voor Kindergeneeskunde.

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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