利妥昔单抗在天疱疮超应答者与难治性患者中的特征与治疗结局:一项单中心回顾性研究

该数据集包含天疱疮患者接受利妥昔单抗治疗的临床表格数据,涵盖患者基线特征、治疗反应分组及单变量逻辑回归分析结果,主要用于评估利妥昔单抗在超应答者与难治性患者中的疗效差异,并探索影响治疗反应的相关因素,为自身免疫性皮肤病治疗策略优化提供研究支持。

Mendeley Data
浏览 37
天疱疮治疗评估生物制剂疗效分析
Characterization and treatment outcomes of rituximab therapy in super-responders and rituximab-refractory pemphigus patients: A single-center retrospective study

基本信息

大小
0.000056726 GB
创建/更新时间
2026-09-21
版本
v1

资源简介

利妥昔单抗在天疱疮超应答者与难治性患者中的特征与治疗结局:一项单中心回顾性研究

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Characterization and treatment outcomes of rituximab therapy in super-responders and rituximab-refractory pemphigus patients: A single-center retrospective study》。源站首次发布:2025-12-05。

【数据内容】

源站原始描述:Supplementary Table 1 summarizes the baseline demographic and clinical characteristics of patients categorized into three response groups receiving rituximab. Supplementary Table 2 presents the univariable logistic regression analyses evaluating patient characteristics associated with super-responders compared with non–super-responders. Supplementary Table 3 contains the univariable logistic regression results identifying factors associated with rituximab-refractory pemphigus in comparison to no…

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 56.73 KB。数据集 DOI:10.17632/nd6t3ptgk7.1。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/nd6t3ptgk7

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    • 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

本数据集来源于一项单中心回顾性研究,旨在评估利妥昔单抗(rituximab)治疗天疱疮患者的疗效,重点关注超应答者和利妥昔单抗难治性患者的临床特征与治疗结局。数据集以表格形式呈现,包含患者基线人口统计学与临床特征、单变量逻辑回归分析结果,用于比较超应答者与非超应答者、难治性与非难治性患者之间的关联因素。数据来源于真实临床记录,主要应用于皮肤病学、自身免疫性疾病治疗评估,以及生物制剂疗效与耐药性研究方向。

数据加载示例(表格/文本类)

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))

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