Janus 激酶抑制治疗结节病
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦结节病(Sarcoidosis)这一可导致毁容性皮肤病变的炎症性疾病,研究 JAK1 特异性抑制是否有效

基本信息
资源简介
Janus 激酶抑制治疗结节病
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦结节病(Sarcoidosis)这一可导致毁容性皮肤病变的炎症性疾病,研究 JAK1 特异性抑制是否有效。数据涉及 10 名中重度皮肤结节病患者,每日口服 abrocitinib 200 mg,主要结局为 6 个月后皮肤结节病活动与形态学评分工具(CSAMI)的百分比变化。CSAMI 因在皮肤结节病中评分者间信度最高且能区分活动性疾病与瘢痕而被选用。该数据可用于评估 JAK1 抑制对皮肤结节病活动度的疗效及相关临床评分变化(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:结节病。确定 JAK1 特异性抑制是否对治疗结节病有效,这是一种可导致毁容性皮肤病变的炎症性疾病。唯一获 FDA 批准的疗法是泼尼松,一种非特异性免疫抑制剂。主要结局将是 10 名中重度皮肤结节病患者每日口服 abrocitinib 200 mg 6 个月后,皮肤结节病活动与形态学评分工具(CSAMI)的百分比变化。本研究的主要目的是确定口服 abrocitinib 是否能降低中重度皮肤结节病患者的 CSAMI(一种皮肤结节病临床评分工具)。选择 CSAMI 工具而非其他评分指标,是因为该指标在皮肤结节病中具有最高的评分者间信度,并且能够生成活动性疾病与瘢痕的亚评分。次要结局 w
【主题与分类】
主题标签:Sarcoidosis。本站分类:皮肤疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05696795
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录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/NCT05696795
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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:结节病。确定JAK1特异性抑制在治疗结节病(一种可导致毁容性皮肤病变的炎症性疾病)中是否有效。唯一获FDA批准的疗法是泼尼松,一种非特异性免疫抑制剂。主要结局将是10名中重度皮肤结节病患者每日服用阿布昔替尼200 mg 6个月后,皮肤结节病活动性和形态学仪器(CSAMI)评分的百分比变化。本研究的主要目的是确定口服阿布昔替尼是否能降低中重度皮肤结节病患者的CSAMI(一种皮肤结节病临床评分工具)。选择CSAMI工具而非其他评分指标,是因为该指标在皮肤结节病中具有最高的评分者间信度,并且能够生成活动性疾病与瘢痕的亚评分。
次要结局将包括全身PET-CT成像中器官受累的百分比变化、患者报告结局:1)结节病相关生活质量(QoL)指标(King’s Sarcoidosis Questionnaire),2)皮肤相关生活质量(Skindex-16)指标,3)结节病疲劳评估量表(FAS),以及4)鼻窦炎残疾指数(RSDI)。次要结局还将包括治疗前和治疗期间分子特征的评估。血浆中可溶性IL-2受体水平是已知最可靠的结节病生物标志物,将在0个月和6个月时进行评估。其他次要结局将包括治疗导致的皮肤组织和血液中相关免疫学变化。整个研究期间将完成任何自发报告的不良事件的记录。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




