帕金森病与唑来膦酸试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为帕金森病与唑来膦酸试验,属于神经系统疾病下的帕金森病范畴。源站描述显示,这是一项居家随机临床试验,旨在检验 ZA-5 mg 在帕金森病及帕金森综合征患者中的疗效,并评估其能否降低骨折风险、简化治疗流程以及克服口服治疗依从性差的问题

基本信息
资源简介
帕金森病与唑来膦酸试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为帕金森病与唑来膦酸试验,属于神经系统疾病下的帕金森病范畴。源站描述显示,这是一项居家随机临床试验,旨在检验 ZA-5 mg 在帕金森病及帕金森综合征患者中的疗效,并评估其能否降低骨折风险、简化治疗流程以及克服口服治疗依从性差的问题。数据覆盖帕金森病、骨质疏松、帕金森综合征、非典型帕金森综合征、进行性核上性麻痹、多系统萎缩、血管性帕金森综合征及路易体痴呆等条件,可用于骨折预防与治疗依从性相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:帕金森病、骨质疏松、帕金森综合征、帕金森病与帕金森综合征、非典型帕金森综合征、进行性核上性麻痹、多系统萎缩、血管性帕金森综合征。这项居家随机临床试验旨在检验 ZA-5 mg 在帕金森病(PD)和帕金森综合征患者中的疗效。该试验还将通过提供严格证据来解决帕金森病和帕金森综合征患者治疗中的障碍,这些证据涉及 ZA 是否降低帕金森病和帕金森综合征患者的骨折风险、通过在家给予 ZA 而无需额外就诊和 BMD 检测来简化治疗,以及克服口服治疗依从性差的问题,因为一次输注可能预防骨丢失至少 2 年。该试验的结果将展示居家骨折预防如何能够覆盖原本不会接受治疗的老年帕金森病患者,以减少
【主题与分类】
主题标签:Parkinson Disease、Osteoporosis、Parkinsonism、Parkinson's Disease and Parkinsonism、Atypical Parkinsonism、Progressive Supranuclear Palsy、Multiple System Atrophy、Vascular Parkinsonism、Dementia With Lewy Bodies。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/NCT03924414
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03924414
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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
疾病:帕金森病、骨质疏松症、帕金森综合征、帕金森病及帕金森综合征、非典型帕金森综合征、进行性核上性麻痹、多系统萎缩、血管性帕金森综合征。这项以家庭为基础的随机临床试验旨在测试ZA-5 mg在帕金森病(PD)及帕金森综合征患者中的疗效。该试验还将通过提供严格证据来解决PD及帕金森综合征患者治疗中的障碍,这些证据涉及ZA是否能降低PD及帕金森综合征患者的骨折风险、通过在家中给予ZA而无需额外就医和骨密度检测来简化治疗,以及克服口服疗法依从性差的问题,因为一次输注可能预防骨丢失至少2年。该试验的结果将展示以家庭为基础的骨折预防如何能够覆盖那些原本不会接受治疗以降低其高骨折风险的老年PD患者。PD患者将由参与研究的神经科医生和健康网络以及帕金森基金会在美国各地招募。患者也可以自行转介参与研究。
感兴趣的患者可以通过研究网站(topaz.eurekaplatform.org)以及帕金森基金会帮助热线获取研究信息。希望入组的患者将被引导至交互式电子知情同意(eConsent)。完成电子知情同意后,参与者需填写筛选问卷(以确认资格),随后填写基线问卷。如果参与者在这些步骤后被判定符合资格,他们可能会被安排进行远程医疗评估,以进一步确认帕金森病或帕金森综合征的诊断,除非他们是由参与研究的神经科医生直接转介的。如果确诊,参与者将收到邮寄的维生素D3 800-1000 IU,并被指导每天服用一片维生素D片剂,持续2个月。最后,将安排并实施护士家访,以确认最终资格、随机分组,并在适当情况下给予研究药物。被随机分组的参与者将每4个月被联系一次,持续至少2年,以确定他们是否发生过任何骨折。
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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