MIHRA - 以患者为根基的肌炎科学塑造洞察(PRISMS)

该数据集源自clinicaltrials.gov,聚焦肌炎疾病(包括IBM、IIM、皮肌炎、幼年皮肌炎、抗合成酶综合征、免疫介导坏死性肌病等)的患者主导观察性定性研究

Myositis International Health & Research Collaborative Alliance FoundationMyositis International Health & Research Collaborative Alliance Foundation
clinicaltrials
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其他分类IBMIIMMyositisInflammatory MyopathyDermatomyositisDermatomyositis, JuvenileAnti-synthetase SyndromeImmune-Mediated Necrotizing MyopathyPolymyositisInclusion Body MyositisJuvenile MyositisJuvenile Dermatomyositis
MIHRA - Patient-Rooted Insights for Shaping Myositis Science (PRISMS)

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

MIHRA - 以患者为根基的肌炎科学塑造洞察(PRISMS)

该数据集源自clinicaltrials.gov,聚焦肌炎疾病(包括IBM、IIM、皮肌炎、幼年皮肌炎、抗合成酶综合征、免疫介导坏死性肌病等)的患者主导观察性定性研究。研究通过在线方式,采用开放式叙述、互动焦点小组与论坛、评分与排序等混合方法,收集患者及其照护伙伴的研究优先事项。参与者按肌炎亚型和关键人口学/临床特征有目的抽样,以确保代表性。结果将形成结构化的患者发声优先主题/问题集,以及用于后续共识过程和研究议程设定的框架草案。可用于肌炎研究优先级分析、患者参与方法学探索及定性数据分类(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:IBM、IIM、肌炎、炎性肌病、皮肌炎、幼年皮肌炎、抗合成酶综合征、免疫介导坏死性肌病。这是一项由患者发起的观察性定性(主要在线)研究,让肌炎疾病患者(及其照护伙伴,可选)参与混合方法应用,以引出患者发声的研究优先事项。参与者将有目的抽样,以确保在肌炎亚型和关键人口学/临床特征方面具有代表性。方法包括开放式叙述、互动焦点小组和论坛、评分和排序以确定重要程度和优先事项。结果将包括一组结构化的患者发声优先主题/问题,以及用于下游共识过程和研究议程设定的框架草案。

【主题与分类】

主题标签:IBM、IIM、Myositis、Inflammatory Myopathy、Dermatomyositis、Dermatomyositis, Juvenile、Anti-synthetase Syndrome、Immune-Mediated Necrotizing Myopathy、Polymyositis、Inclusion Body Myositis。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07374107

下载信息

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07374107

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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

疾病类型:IBM、IIM、肌炎、炎性肌病、皮肌炎、幼年型皮肌炎、抗合成酶综合征、免疫介导坏死性肌病。这是一项由患者发起的观察性定性研究(主要在线进行),邀请肌炎疾病患者(及其照护伙伴,可选)参与混合方法应用,以引出患者发声的研究优先事项。参与者将采用目的性抽样,以确保覆盖各肌炎亚型及关键人口学/临床特征。方法包括开放式叙述、互动式焦点小组和论坛、评分与排序以确定重要程度和优先次序。结果将包括一套结构化的患者发声优先主题/问题,以及用于后续共识过程和研究议程制定的框架草案。

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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