荷兰医院炎症性肠病患者治疗模式、肠外表现、资源利用与结局的回顾性观察性多中心研究

该数据集源自clinicaltrials.gov,聚焦荷兰医院中炎症性肠病(IBD)患者的回顾性观察性多中心研究,涵盖克罗恩病与溃疡性结肠炎

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clinicaltrials
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基因组预测Crohn DiseaseInflammatory Bowel Disease (IBD)Colitis Ulcerative
Retrospective Observational Multicenter Study on the Treatment Patterns, Extra-Intestinal Manifestations, Resource Utilisation, and Outcomes of Patients With Inflammatory Bowel Disease in Dutch Hospitals

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

荷兰医院炎症性肠病患者治疗模式、肠外表现、资源利用与结局的回顾性观察性多中心研究

该数据集源自clinicaltrials.gov,聚焦荷兰医院中炎症性肠病(IBD)患者的回顾性观察性多中心研究,涵盖克罗恩病与溃疡性结肠炎。数据涉及治疗模式、肠外表现(包括风湿、皮肤、眼科及肺部表现)、医疗资源利用与患者结局,反映患者需长期管理且医疗负担较重。可用于分析IBD治疗选择与疾病负担、肠外表现对资源利用的影响,以及探索结局相关因素,支持临床决策与卫生经济学评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:克罗恩病、炎症性肠病(IBD)、溃疡性结肠炎。炎症性肠病(IBD)包括克罗恩病(CD)和溃疡性结肠炎(UC),是一种慢性、复发性胃肠道炎症性疾病,全球负担日益加重。患者常需终身管理,并在疾病过程中可能产生大量医疗资源利用(HCRU)。除肠道症状外,许多患者会出现肠外表现(EIMs),包括风湿、皮肤、眼科和肺部病症,进一步增加疾病复杂性和医疗负担。过去十年中,IBD的治疗选择大幅扩展。除皮质类固醇、硫嘌呤、甲氨蝶呤和氨基水杨酸等传统治疗外,多类先

【主题与分类】

主题标签:Crohn Disease、Inflammatory Bowel Disease (IBD)、Colitis Ulcerative。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07682038

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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

疾病:克罗恩病、炎症性肠病(IBD)、溃疡性结肠炎。炎症性肠病(IBD)包括克罗恩病(CD)和溃疡性结肠炎(UC),是一种慢性、复发性胃肠道炎症性疾病,全球疾病负担日益加重。患者常需终身管理,并在疾病过程中可能产生大量的医疗资源利用(HCRU)。除肠道症状外,许多患者还会出现肠外表现(EIMs),包括风湿、皮肤、眼科和肺部病变,这进一步增加了疾病的复杂性和医疗负担。过去十年间,IBD的治疗选择显著增多。除糖皮质激素、硫嘌呤、甲氨蝶呤和氨基水杨酸盐等传统治疗外,目前还可使用多类先进系统性治疗(ASTs),包括抗TNF药物、抗整合素治疗、抗IL-12/23治疗、JAK抑制剂和S1P受体调节剂。

尽管取得了这些进展,对许多患者而言,长期缓解仍然具有挑战性,并且描述疗法在荷兰常规临床实践中如何使用(包括治疗顺序、治疗持续时间、医疗资源利用以及与肠外表现相关的结局)的真实世界证据有限。本研究旨在通过生成关于在荷兰医院接受治疗的CD和UC患者的治疗模式、肠外表现负担、医疗资源利用和费用的真实世界见解,来填补这些证据空白。研究结果旨在支持荷兰IBD管理的临床决策、医疗规划和未来研究。研究设计:回顾性、观察性、多中心真实世界数据队列研究,使用来自5至10家参与研究的荷兰医院常规收集的医疗数据。观察期从2018年1月1日至2026年7月31日,并在任何数据提取之前完全结束。数据在参与机构内提取并进行假名化处理

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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