弥漫性间质性肺病患者中酸性鞘磷脂酶缺乏症/Niemann Pick AB与B病患病率研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦弥漫性间质性肺病患者中酸性鞘磷脂酶缺乏症(ASMD)/Niemann Pick AB与B病的患病率研究

基本信息
资源简介
弥漫性间质性肺病患者中酸性鞘磷脂酶缺乏症/Niemann Pick AB与B病患病率研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦弥漫性间质性肺病患者中酸性鞘磷脂酶缺乏症(ASMD)/Niemann Pick AB与B病的患病率研究。覆盖脾肿大、脾切除、血小板减少、间质性肺病(ILD)及低胆固醇血症等主题。源站描述指出 ASMD 患病率估计为 0.4 至 0.6/100,000 出生,可能因认识不足而诊断不足,目前尚无针对 ILD 患者的患病率研究,也未建立筛查决策算法。该数据可用于评估实施决策算法以优化 ASMD 筛查的相关性,为临床医生提供额外诊断工具(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):状况:脾肿大、脾切除、血小板减少、间质性肺病(ILD)、低胆固醇血症。ASMD 的患病率估计为 0.4 至 0.6/100,000 出生,可能因认识不足而诊断不足。根据当前文献,尚未开展患病率研究,尤其是在间质性肺病(ILD)患者中。同样,尚未针对该参与者人群建立筛查 ASMD 的决策算法。因此,我们旨在开展这项多中心临床试验,以评估实施决策算法以优化 ASMD 筛查的相关性。该算法的验证可为临床医生提供额外的诊断工具,以改善该疾病的管理并预防其进展。Olipudase-alfa 是一种自 2022 年起可用的 ASMD 特异性治疗,因此可能使
【主题与分类】
主题标签:Splenomegaly、Splenectomy、Thrombopenia、Interstitial Lung Disease (ILD)、Hypocholesterolemia。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06869499
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06869499
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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
条件:脾肿大、脾切除术、血小板减少、间质性肺病(ILD)、低胆固醇血症。据估计,ASMD的患病率约为每10万活产儿0.4至0.6例,可能因人们对其认识不足而存在诊断不足。根据现有文献,尚未开展患病率研究,尤其是在间质性肺病(ILD)患者中。同样,尚未针对该受试人群建立ASMD筛查的决策算法。因此,我们拟开展这项多中心临床试验,以评估实施决策算法以优化ASMD筛查的相关性。该算法的验证可为临床医生提供额外的诊断工具,以改善该疾病的管理并防止其进展。Olipudase-alfa是一种针对ASMD的特异性治疗药物,自2022年起可用,因此可使更多诊断不足的患病人群受益。
文献报道慢性内脏型ASMD(B型)与ILD的存在相关,通常伴有脾肿大或脾切除(无论医学原因或病因如何)、低HDL胆固醇、血小板减少,在父母近亲婚配的病例中频率更高。ILD在普通人群中常见,因此,为限制鉴别诊断的数量,拟研究人群将包括年龄在15岁3个月至60岁之间、经肺科/放射科或内科医生证实的胸部CT扫描显示弥漫性间质性肺病伴磨玻璃影的参与者。我们将在此人群中提出酸性鞘磷脂酶活性检测,在存在脾肿大(可触及脾脏或头尾长度≥13 cm)或脾切除和/或血小板减少(血小板<150 G/L)和/或低HDL胆固醇(<0.4 g/l或1.03 mmol/l)和/或父母近亲婚配时,以提高ASMD筛查的敏感性。考虑到60岁以后检测到ASMD不会导致当前管理的改变,决定将人群限制在
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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