COVID-19 mRNA疫苗后慢性荨麻疹特征的真实世界队列研究
该数据集来自一项真实世界队列研究,评估COVID-19 mRNA疫苗接种后出现的慢性荨麻疹(CU)。研究在瑞士沃州通过2022年和2023年两次调查监测接种后发生CU的患者特征,对50名CU患者进行血液检测并与135名无荨麻疹史个体比较,采用嗜碱性粒细胞活化试验检测抗疫苗IgE,评估抗SARS-Co

基本信息
资源简介
COVID-19 mRNA疫苗后慢性荨麻疹特征的真实世界队列研究
Features of chronic urticaria after COVID-19 mRNA vaccine, a real-life cohort study
该数据集来自一项真实世界队列研究,评估COVID-19 mRNA疫苗接种后出现的慢性荨麻疹(CU)。研究在瑞士沃州通过2022年和2023年两次调查监测接种后发生CU的患者特征,对50名CU患者进行血液检测并与135名无荨麻疹史个体比较,采用嗜碱性粒细胞活化试验检测抗疫苗IgE,评估抗SARS-Cov2体液反应及常见呼吸道过敏原IgE。数据包含高通量测序表达谱,可用于探索疫苗接种后慢性荨麻疹的免疫特征与潜在生物标志物(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jul 19 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):有报道称在反复免疫接种后出现新发的慢性荨麻疹(CU),主要与Moderna mRNA-1273疫苗(Spikevax)相关。本研究旨在评估COVID-19 mRNA疫苗接种后发生CU的患者,分析了SARS-Cov2感染、特应性和抗疫苗IgE的作用。我们通过2022年和2023年进行的两次调查,监测了沃州接种疫苗后发生CU的患者特征。50名CU患者接受了血液检测,其结果与无荨麻疹病史的个体(N=135)进行了比较。采用嗜碱性粒细胞活化试验(BAT)检测抗疫苗IgE的存在。我们评估了抗SARS-Cov2体液反应,以及针对常见呼吸道过敏原的IgE(Phadiatop)作为特应性的替代标志物。接种后CU发生的中位间隔为10天,且显著m
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个,合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签:GPL20301、9606。本站分类:呼吸系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE272645
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jul 26 202,引用时请注意版本时效。
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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE272645
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
已有报道称,在多次免疫接种后出现慢性荨麻疹(CU)新发病例,主要与Moderna mRNA-1273疫苗(Spikevax)相关。本研究旨在评估COVID-19 mRNA疫苗接种后发生CU的患者,分析SARS-Cov2感染、特应性体质及抗疫苗IgE的作用。我们通过2022年和2023年开展的两项调查,监测了沃州疫苗接种后发生CU的患者特征。50例CU患者接受了血液检测,其结果与无荨麻疹病史的个体(N=135)进行比较。采用嗜碱性粒细胞活化试验(BAT)检测抗疫苗IgE的存在。我们评估了抗SARS-Cov2体液免疫应答,以及针对常见呼吸道过敏原的IgE(Phadiatop)作为特应性体质的替代指标。疫苗接种后CU的中位发生间隔为10天,且在接种Spikevax加强针后显著增多,主要影响中年人群(中位年龄41岁,66%为女性)。2023年,53%的病例CU仍处于活动状态。可诱导型CU(主要为皮肤划痕症)在54%(2022年)和61%(2023年)的病例中被报告。
BAT阳性并非CU、抗核衣壳阳性或特应性所特有,但与更高的抗刺突中和活性和较年轻年龄显著相关。4例CU患者耐受额外一剂mRNA疫苗,未出现疾病加重/复发。Spikevax加强针可独立于CU诱导抗疫苗IgE,而后者与COVID-19感染或特应性无直接关联。4/4例患者对新加强针的耐受性提示,Spikevax疫苗在易感个体中间接诱发了CU。
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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