帕金森病冲动控制障碍纵向分析数据
该数据集来自一项多中心纵向队列研究,纳入基线病程不超过5年、每年随访至5年的连续帕金森病患者,用于探讨多巴胺替代治疗与冲动控制障碍之间的纵向剂量-效应关系

基本信息
资源简介
帕金森病冲动控制障碍纵向分析数据
Data from: Longitudinal analysis of impulse control disorders in Parkinson’s disease
该数据集来自一项多中心纵向队列研究,纳入基线病程不超过5年、每年随访至5年的连续帕金森病患者,用于探讨多巴胺替代治疗与冲动控制障碍之间的纵向剂量-效应关系。冲动控制障碍由运动障碍专科医生通过面对面半结构化访谈评估,并采用广义估计方程Poisson模型分析多巴胺激动剂使用的时间依赖性定义与冲动控制障碍的关联。数据可用于研究帕金森病中冲动控制障碍的发生风险、药物剂量与疗程的影响,以及相关预后预测(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:探讨帕金森病(PD)中多巴胺替代治疗与冲动控制障碍(ICDs)之间的纵向剂量-效应关系。方法:我们使用了一个多中心纵向队列的数据,该队列由基线病程≤5年的连续PD患者组成,每年随访至5年。ICDs由运动障碍专科医生通过面对面半结构化访谈进行评估。采用具有稳健方差的广义估计方程Poisson模型,研究多巴胺激动剂(DA)使用的若干时间依赖性定义(考虑治疗剂量和持续时间)与每次访视时ICDs之间的关联;其他抗帕金森病药物也进行了检查。结果:在411例患者中(40.6%为女性;平均年龄=62.3岁,平均随访=3.3年,SD=1.7年),356例(86.6%)自疾病发作以来至少使用过一次DA。在306例无
【主题与分类】
主题标签:Cohort studies、All Neuropsychology/Behavior、Natural history studies (prognosis)、All Psychiatric disorders、Parkinson's disease/Parkinsonism。本站分类:神经系统疾病/帕金森病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.qv4kq75
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.qv4kq75
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- OpenDataLab:
数据集大小约 519.0 KB。
数据说明
目的:探讨帕金森病(PD)中多巴胺替代治疗与冲动控制障碍(ICDs)之间的纵向剂量-效应关系。方法:我们使用了一个多中心纵向队列的数据,该队列连续纳入基线时病程≤5年的PD患者,每年随访一次,最长随访5年。ICDs由运动障碍专科医生通过面对面半结构化访谈进行评估。采用具有稳健方差的广义估计方程泊松模型,研究几种考虑治疗剂量和持续时间的多巴胺激动剂(DA)使用的时间依赖性定义与每次随访时ICDs之间的关联;同时也检查了其他抗帕金森病药物。结果:在411例患者中(40.6%为女性;平均年龄=62.3岁,平均随访=3.3年,SD=1.7年),356例(86.6%)自疾病发作以来至少使用过一次DA。在306例基线时无ICDs的患者中,ICDs的5年累积发生率为46.1%(95% CI=37.4-55.7;DA曾使用者=51.5% [41.8-62.1];DA从未使用者=12.4% [4.8-30.0])。ICDs患病率从基线的19.7%上升至5年后的32.8%。ICDs与曾使用DA相关(患病率比,PR=4.23 [1.78, 10.09])。
终生平均日剂量和治疗持续时间与ICDs独立相关,且存在显著的剂量-效应关系。对左旋多巴的类似分析并不支持强烈的关联。停用DA后,ICDs逐渐缓解。结论:在这项以DA治疗高普及率为特征的PD患者纵向研究中,ICDs的5年累积发病率约为46%。ICDs与DA使用强烈相关,存在剂量-效应关系;治疗持续时间和剂量的增加均与ICDs相关。停用DA后,ICDs逐渐缓解。
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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