孕期十种抗癫痫药物暴露与23种特定畸形风险数据

该数据集来自基于法国医疗保健数据库的全国性队列研究,覆盖2011年1月至2015年3月结束、孕周≥20周的妊娠,共纳入1,886,825例妊娠

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其他回归MalformationsPregnancyclaims dataCohort studiesAntiepileptic drugs
Data from: Risks of 23 specific malformations associated with prenatal exposure to ten antiepileptic drugs

基本信息

模态
其他
大小
0.000091085 GB
任务类型
回归
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-11-08
版本
1

资源简介

孕期十种抗癫痫药物暴露与23种特定畸形风险数据

Data from: Risks of 23 specific malformations associated with prenatal exposure to ten antiepileptic drugs

该数据集来自基于法国医疗保健数据库的全国性队列研究,覆盖2011年1月至2015年3月结束、孕周≥20周的妊娠,共纳入1,886,825例妊娠。数据用于评估妊娠前两个月暴露于10种抗癫痫药物单药治疗与23种主要先天性畸形风险之间的关联,暴露定义为妊娠开始前一个月至后两个月内配发抗癫痫药物,参照组为无抗癫痫药物报销的孕妇。畸形检测至出生后12个月(小头畸形、尿道下裂和尿道上裂为24个月),可支持药物暴露与畸形风险的关联分析(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2019。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:评估妊娠前两个月暴露于10种不同抗癫痫药物(AED)单药治疗与23种主要先天性畸形(MCM)风险之间的关联。方法:这项基于法国医疗保健数据库的全国性队列研究纳入了所有孕周≥20周且于2011年1月至2015年3月间结束的妊娠。若在妊娠开始前一个月至后两个月内配发过AED,则视为暴露。参照组包括无AED报销的孕妇。MCM检测至出生后12个月(小头畸形、尿道下裂和尿道上裂为24个月)。对于至少有五例的MCM,比值比针对潜在混杂因素进行了调整。否则,我们计算了带有精确置信区间的粗比值比。结果:该队列包括1,886,825例妊娠

【主题与分类】

主题标签:Malformations、Pregnancy、claims data、Cohort studies、Antiepileptic drugs。本站分类:神经系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.qg22n65

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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    • 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。

数据集大小约 91.1 KB。

数据说明

目的:评估妊娠前两个月暴露于10种不同抗癫痫药物(AED)单药治疗与23种主要先天性畸形(MCM)风险之间的关联。方法:这项基于法国医疗保健数据库的全国性队列研究纳入了所有妊娠≥20周且在2011年1月至2015年3月间结束的妊娠。若在妊娠开始前一个月至妊娠开始后两个月内配发过AED,则视为暴露。参照组包括未报销AED的孕妇。MCM检测至出生后12个月(小头畸形、尿道下裂和尿道上裂检测至24个月)。对于至少有5例的MCM,计算校正潜在混杂因素后的比值比。否则,我们计算粗比值比及其精确置信区间。结果:该队列包括1,886,825例妊娠,其中2,997例暴露于拉莫三嗪,1,671例暴露于普瑞巴林,980例暴露于氯硝西泮,913例暴露于丙戊酸,579例暴露于左乙拉西坦,517例暴露于托吡酯,512例暴露于卡马西平,365例暴露于加巴喷丁,139例暴露于奥卡西平,80例暴露于苯巴比妥。

暴露于丙戊酸与8种特定类型的重大先天性畸形(MCMs)相关(例如脊柱裂,OR=19.4[8.6-43.5]),暴露于托吡酯与唇裂风险增加相关(6.8[1.4-20.0])。我们识别出另外三个信号。我们未发现拉莫三嗪、左乙拉西坦、卡马西平、奥卡西平和加巴喷丁存在显著关联。结论:这些结果证实了丙戊酸和托吡酯的致畸性。由于病例数较少且可能存在混杂因素,其他三个信号应谨慎解读。

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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