PLA2G6突变非典型临床表型患者表型描述
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦PLA2G6双等位基因突变且18岁前起病的非典型INAD患者。通过法国神经儿科医生协作招募,经家属同意后由随访医生使用REDCap®数字问卷回顾性采集遗传、临床、影像、电生理及病理生理结局,并记录治疗方案、潜在并发症及过早死亡年龄

基本信息
资源简介
PLA2G6突变非典型临床表型患者表型描述
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦PLA2G6双等位基因突变且18岁前起病的非典型INAD患者。通过法国神经儿科医生协作招募,经家属同意后由随访医生使用REDCap®数字问卷回顾性采集遗传、临床、影像、电生理及病理生理结局,并记录治疗方案、潜在并发症及过早死亡年龄。数据将在Clermont-Ferrand中心进行数值计算与描述性分析,预期患者数为10至30例,适用于该罕见病非典型临床表型的描述性研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:非典型神经轴索营养不良。将在法国神经儿科医生协作呼吁后招募具有PLA2G6双等位基因突变且非典型INAD在18岁前起病的患者。经家属同意后,将由随访/曾随访每位患者的医生使用REDCap®数字问卷进行回顾性数据收集。遗传、临床、放射学、电生理、病理生理结局将被匿名记录。还将记录向患者提出的治疗、疾病的潜在并发症或治疗、过早死亡的年龄。数据将在Clermont-Ferrand中心进行数值计算和分析。将提出描述性分析,因为受这种罕见病影响的患者预期数量为10至30例。中位数[四分位距],均值[标准差]
【主题与分类】
主题标签:Neuroaxonal Dystrophy, Atypical。本站分类:神经系统疾病/帕金森病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05440994
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05440994
标准获取流程:
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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
条件:非典型神经轴索营养不良。在法国神经儿科医生协作呼吁后,将招募携带PLA2G6双等位基因突变且18岁前发病的非典型INAD患者。在获得家庭同意后,将由负责随访/曾负责随访每位患者的医生使用REDCap®数字问卷进行回顾性数据收集。遗传学、临床、影像学、电生理学、病理生理学结果将匿名记录。还将记录提供给患者的治疗方案、疾病或治疗的潜在并发症、早逝年龄。数据将在克莱蒙费朗中心进行数值计算和分析。由于这种罕见病的预期患者数量在10至30例之间,将进行描述性分析。对于定量数据,将计算中位数[四分位距]、均值[标准差]和百分比。
收集的数据将包括:* 一般信息:* 中心编号 * 患者(姓氏首字母,名字首字母)* 研究者姓名 * 患者年龄 * 患者性别 * 临床发病年龄 * 患者存活或已故 * 死亡年龄 * 种族背景 * 近亲结婚 * 临床数据:* 出生胎龄 * 独坐年龄 * 独走年龄 * 首次语言年龄 * 精细运动技能的获得 * 孤独症相关问题 * 运动倒退及年龄 * 行走能力丧失及年龄 * 语言倒退及年龄 * 社交技能倒退及年龄 * 视力丧失及年龄 * 听力丧失及年龄 * 症状进展性 * 轴性肌张力低下 * 共济失调 * 肌张力障碍 * 帕金森综合征 * 其他阵发性运动 * 痉挛状态 * 反射亢进 * 反射减弱/无反射 * 巴宾斯基征 * 周围神经病 * 肌肉萎缩 * 延髓体征 * 构音障碍 * 眼球震颤 * 斜视 * 癫痫发作 * 智力缺陷及严重程度 * 特定学习障碍 * 行为问题 * 情绪障碍 * 脊柱侧凸 * 其他骨科异常 * 睡眠障碍或睡眠呼吸暂停综合征 * 胃肠
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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