Name: CorEvitas 国际青少年斑秃药物安全性与有效性登记
Creator: CorEvitas

基本信息

模态

表格

创建/更新时间

2026-10-23

资源简介

CorEvitas 国际青少年斑秃药物安全性与有效性登记

CorEvitas 国际青少年斑秃（Alopecia Areata, AA）药物安全性与有效性登记是一项聚焦青少年斑秃人群的注册研究数据集，来源为 clinicaltrials.gov。该登记的核心目标是建立青少年受试者队列，评估严重斑秃常规临床治疗在长期真实世界环境下的安全性与有效性。数据集所属分类为皮肤与结缔组织疾病下的脱发领域，主题标签为 Alopecia Areata。通过系统性地收集青少年严重斑秃患者的诊疗相关数据，该登记为理解疾病自然史、评价已上市药物在青少年群体中的表现、支持青少年生长发育特征描述以及开展药物利用、疾病负担与未满足需求等研究提供了数据基础，并可生成真实世界证据以辅助患者与临床医生的诊疗决策。

【数据集背景】

斑秃是一种以脱发为主要表现的疾病，严重斑秃对青少年患者的影响涉及疾病负担与长期治疗管理等多个方面。该登记正是在这一背景下设立，其目标明确为创建青少年受试者队列，以评估严重斑秃常规临床治疗的长期真实世界安全性与有效性。登记关注的不是短期、受控条件下的疗效，而是日常临床实践中治疗措施在青少年人群中的实际表现，这使其区别于传统随机对照试验，能够反映更贴近真实诊疗情境的治疗结局。

【数据内容】

该登记收集的数据围绕青少年严重斑秃的常规临床治疗展开，用于评估治疗的安全性与有效性。根据登记的目标，所收集的数据可支持多类研究问题与用途，包括但不限于：更好地刻画疾病的自然史；评估市售药物用于治疗青少年严重斑秃的有效性与安全性；为青少年生长与发育特征的描述提供信息；支持药物生产商与监管机构开展持续的风险-获益评估；以及开展与药物利用、疾病负担和未满足需求相关的研究。此外，所收集的数据还可用于生成真实世界证据，以辅助患者与治疗医生的临床决策。关于具体变量、字段结构、随访频率与样本量等信息，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov，登记名称为 CorEvitas International Adolescent Alopecia Areata (AA) Drug Safety and Effectiveness Registry。其数据来自对青少年受试者常规临床诊疗过程的登记式收集，属于真实世界数据的范畴。关于具体的采集机构、参与中心数量、地理覆盖范围与采集时间窗口等信息，源站未提供。

【适用场景】

基于登记的目标与数据用途，该数据集适用于以下研究方向：严重斑秃在青少年人群中的自然史研究；市售药物在青少年严重斑秃治疗中的有效性与安全性评价；青少年生长发育特征的描述与风险-获益评估；药物利用模式、疾病负担与未满足需求的分析；以及面向患者与临床医生的真实世界证据生成，用于支持临床决策。关于该数据集在特定分析场景中的验证情况或已发表应用，源站未提供。

【使用方法】

该登记的数据可用于回答上述范围内的多种研究问题，并支持生成真实世界证据。关于数据的具体获取途径、访问权限、数据结构说明、分析工具与操作指南等信息，源站未提供。

【质量与限制】

该登记以真实世界常规临床诊疗为数据来源，其设计目标在于反映长期安全性与有效性，而非在受控条件下验证特定假设。关于数据完整性、缺失情况、质量控制措施、偏倚评估以及样本代表性等具体信息，源站未提供。

【引用与许可】

关于该数据集的引用格式、许可条款与使用限制等信息，源站未提供。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT06562270

访问原始数据

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06562270

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
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。

数据说明

条件：斑秃。该登记处的目标是建立一个青少年受试者队列，以评估严重斑秃治疗常规临床护理的长期真实世界安全性和有效性。通过登记处收集的数据可用于解决一系列研究问题和应用场景，包括但不限于：更好地描述该疾病的自然史，评估市售药物用于治疗青少年严重斑秃的有效性和安全性，提供信息以支持青少年生长发育的特征描述以及药物制造商和监管机构正在进行的风险-获益评估，以及与药物利用、疾病负担和未满足需求相关的研究。此外，收集的数据可用于生成真实世界证据，为患者和治疗提供者的临床决策提供信息。

这将通过标准化的数据收集来实现，包括采用经过验证的工具来评估患者报告结局（PROs）和临床医生报告结局（ClinROs），积极评估普遍存在和新发的合并症及不良事件，以及记录药物使用数据。

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