Abrocitinib治疗特应性皮炎的长期疗效、应答预测因素与安全性：一项前瞻性真实世界研究

数据集获取

源站：https://doi.org/10.17632/34dmwxdsrk.3

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数据集大小约 2.2 MB。

数据说明

在本数据集中，我们为题为“阿布昔替尼治疗特应性皮炎的长期疗效、应答预测因素及安全性：一项前瞻性真实世界研究”的研究提供了补充信息。补充材料包括补充文档、图表和表格。详细描述如下：补充方法：提供了关于阿布昔替尼治疗、结局指标和血清生物标志物谱的额外方法学细节。补充图例S1-3。补充图1. 阿布昔替尼治疗期间不同身体部位EASI评分的动态变化。补充图2. 阿布昔替尼治疗期间血嗜酸性粒细胞计数的变化。补充图3. 按治疗中断原因分层的阿布昔替尼停药累积发生率。补充表S1-11：表S1. AD患者的基线人口学和临床特征；表S2. 按不同身体部位分层的EASI评分变化率；表S3. 按患者报告的复发事件分层的临床因素；表S4. 按临床医生评估的复发事件分层的临床因素；表S5.

按剂量下调成功与不成功分层的临床因素；表S6. abrocitinib的总体及亚组药物生存率；表S7. 治疗中断的基线预测因素；表S8. 治疗中断的原因；表S9. abrocitinib治疗期间的不良事件；表S10. 第12周后abrocitinib的不良事件，按年龄组分层（<60岁 vs ≥60岁）；表S11. 早期应答者和延迟应答者的基线细胞因子和趋化因子水平。

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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