帕金森病冲动控制障碍的纵向分析

该数据集来自多中心纵向队列,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,通过运动障碍专科医生面对面半结构化访谈评估冲动控制障碍,并记录多巴胺替代治疗等抗帕金森病药物的使用情况

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表格预测All Psychiatric disordersNatural history studies (prognosis)All Neuropsychology/BehaviorParkinson's disease/ParkinsonismCohort studies
Longitudinal analysis of impulse control disorders in Parkinson’s disease

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

帕金森病冲动控制障碍的纵向分析

Longitudinal analysis of impulse control disorders in Parkinson’s disease

该数据集来自多中心纵向队列,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,通过运动障碍专科医生面对面半结构化访谈评估冲动控制障碍,并记录多巴胺替代治疗等抗帕金森病药物的使用情况。数据可用于研究多巴胺激动剂剂量与疗程等时间依赖定义与冲动控制障碍发生的纵向剂量效应关系,适合开展预后预测与药物暴露相关风险分析(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【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,该队列连续纳入基线病程≤5年的PD患者,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。采用带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定义(考虑剂量和治疗持续时间)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考察。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%)自疾病起病以来至少使用过一次DA。在306例患者中

【主题与分类】

主题标签:All Psychiatric disorders、Natural history studies (prognosis)、All Neuropsychology/Behavior、Parkinson's disease/Parkinsonism、Cohort studies。本站分类:神经系统疾病/帕金森病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A707b5cbdcdb75613bac0a99d51a301374577657419be595c82069419ec5e6e25

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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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泊松模型,研究几种考虑治疗剂量和疗程的多巴胺激动剂(DA)使用的时间依赖性定义与每次访视时ICDs之间的关联;其他抗帕金森病药物也进行了考察。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%)自疾病起病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……

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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