Name: PPDTM CorEvitasTM 慢性手部湿疹药物安全性与有效性登记数据集
Creator: CorEvitas

基本信息

模态

表格

任务类型

预测

创建/更新时间

2026-10-09

资源简介

PPDTM CorEvitasTM 慢性手部湿疹药物安全性与有效性登记数据集

PPDTM CorEvitasTM Chronic Hand Eczema (CHE) Drug Safety and Effectiveness Registry 是一个聚焦慢性手部湿疹（Chronic Hand Eczema，CHE）的注册登记数据集，来源为 clinicaltrials.gov。该数据集的核心目标是建立慢性手部湿疹受试者队列，用于评估标准治疗方案在长期真实世界环境中的安全性与有效性。通过系统性地收集受试者相关数据，该注册登记旨在为慢性手部湿疹的自然病史刻画、已上市药物的疗效与安全性评价、药物利用研究、疾病负担与未满足需求分析等提供数据基础，并为患者、临床医生、药品生产商及监管机构的决策提供信息支持。该数据集在分类上归属于皮肤疾病 / 其他，主题标签为 Chronic Hand Eczema。

【数据集背景】

慢性手部湿疹是一种皮肤疾病，其长期管理和治疗方案的评估需要真实世界数据的支撑。该注册登记数据集的建立，正是为了在真实世界条件下构建慢性手部湿疹受试者队列，从而对标准治疗方案的长期安全性与有效性进行评价。源站描述指出，注册登记的目标是创建 CHE 受试者队列，以评估 CHE 标准治疗方案的长期真实世界安全性和有效性。这一背景决定了该数据集以慢性手部湿疹患者为核心对象，关注长期随访中的治疗结局与安全性信息。

【数据内容】

该数据集围绕慢性手部湿疹受试者队列展开，收集的数据可用于回答一系列研究问题和使用场景。源站描述明确列出，这些数据可用于但不限于以下方面：刻画疾病的自然病史；评估已上市药物用于治疗 CHE 的有效性和安全性；为药品生产商和监管机构持续开展风险-获益评估提供信息支持；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，所收集的数据还将为患者和治疗提供者的临床决策提供信息。数据集的具体字段、变量结构、样本量、随访时长等信息，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集的来源站为 clinicaltrials.gov。源站描述显示，数据通过注册登记方式收集，用于建立慢性手部湿疹受试者队列。关于采集的具体方式、采集时间范围、采集机构、数据更新频率等信息，源站未提供。

【适用场景】

基于源站描述，该数据集适用于多种研究与应用场景，包括：刻画慢性手部湿疹的自然病史；评估已上市 CHE 治疗药物的有效性与安全性；支持药品生产商和监管机构开展持续的风险-获益评估；开展药物利用、疾病负担和未满足需求相关研究；以及为患者和诊疗提供者的临床决策提供信息。该数据集的主题标签为 Chronic Hand Eczema，分类归属于皮肤疾病 / 其他，适合与慢性手部湿疹相关的真实世界研究使用。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法，包括访问方式、数据格式、分析工具、接口或下载途径等信息。

【质量与限制】

源站未提供该数据集的质量评估信息与使用限制说明。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用方式与许可条款信息。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT07598058

访问原始数据

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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）

暂未开放

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/NCT07598058

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：慢性手部湿疹。该注册研究的目标是建立一个慢性手部湿疹受试者队列，以评估慢性手部湿疹标准治疗方案的长期真实世界安全性和有效性。通过该注册研究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：描述该疾病的自然史，评估已上市药物用于治疗慢性手部湿疹的有效性和安全性，为支持药品生产商和监管机构持续开展风险-获益评估提供信息，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，所收集的数据将为患者和诊疗提供者的临床决策提供参考。

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