Pompe病与疼痛:评估成人Pompe病患者伤害性疼痛的研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,为德国全国性、探索性横断面研究,纳入约50例经基因确诊的晚发型Pompe病(LOPD)成人患者,并设15例经组织学确诊的包涵体肌炎(IBM)、15例经基因确诊的脊髓性肌萎缩症3型(SMA3)和15例经基因确诊的面肩肱型肌营养不良症(FSHD)患者作为

基本信息
资源简介
Pompe病与疼痛:评估成人Pompe病患者伤害性疼痛的研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,为德国全国性、探索性横断面研究,纳入约50例经基因确诊的晚发型Pompe病(LOPD)成人患者,并设15例经组织学确诊的包涵体肌炎(IBM)、15例经基因确诊的脊髓性肌萎缩症3型(SMA3)和15例经基因确诊的面肩肱型肌营养不良症(FSHD)患者作为对照组,招募期约18个月。主要目的是描述LOPD成人患者肌肉骨骼疼痛的患病率、严重程度与性质,次要目标为评估肌肉疼痛是否与肌肉功能相关。数据可用于神经系统疾病中疼痛特征与肌肉功能关联的探索性分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:晚发型Pompe病、包涵体肌炎、脊髓性肌萎缩症3型、FSHD。在这项于德国开展的全国性、探索性、横断面研究中,将纳入约50例经基因确诊的晚发型Pompe病(LOPD)患者。此外,15例经组织学确诊的包涵体肌炎(IBM)患者、15例经基因确诊的脊髓性肌萎缩症3型(SMA3)患者和15例经基因确诊的面肩肱型肌营养不良症(FSHD)患者将作为对照组。患者招募期约为18个月。主要目的是描述晚发型Pompe病(LOPD)成人患者肌肉骨骼疼痛的患病率、严重程度和质量。次要目标是评估肌肉疼痛是否与肌肉功能相关,肌肉功能通过定量
【主题与分类】
主题标签:Pompe Disease (Late-onset)、Inclusion Body Myositis、Spinal Muscular Atrophy Type 3、FSHD。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05272969
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05272969
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:晚发型庞贝病、包涵体肌炎、3型脊髓性肌萎缩症、FSHD。在这项于德国开展的全国性、探索性、横断面研究中,约50例经基因确诊的晚发型庞贝病(LOPD)患者将被纳入研究。此外,15例经组织学确诊的包涵体肌炎(IBM)患者、15例经基因确诊的3型脊髓性肌萎缩症(SMA3)患者和15例经基因确诊的面肩肱型肌营养不良症(FSHD)患者将作为对照组。患者招募持续时间约为18个月。主要目的是描述晚发型庞贝病(LOPD)成年患者肌肉骨骼疼痛的患病率、严重程度和质量。
次要目标是评估肌肉疼痛是否与通过定量肌肉测试和压力痛阈(PPT)测量的肌肉功能相关,评估肌肉疼痛是否与通过肌肉超声测量的肌肉组织改变相关,以及维生素D代谢和ACE与ACTN3基因的多态性是否可能导致感知到的肌肉骨骼疼痛水平升高。第二步,将对与肌肉骨骼疼痛相关的基因进行外显子组测序分析。LOPD患者的结果将与肌肉无力和/或肌肉骨骼疼痛分布相似的神经肌肉疾病患者进行比较。在筛选120名患者后,约50名符合所有入选标准的晚发型Pompe病患者、15名IBM患者、15名FSHD患者和15名SMA3患者将被纳入研究。所有患者将被要求前往研究现场一次,以完成所有研究相关程序。研究程序将耗时约3小时。
人口学与疾病相关数据(年龄、性别、体重、身高、诊断、既往基因检测结果和/或肌肉活检结果、症状出现年龄、诊断年龄、肌无力的严重程度与分布、既往及合并用药
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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