Heads Up 特应性皮炎试验的注册数据复现

特应性皮炎(AD)是一种炎症性、多因素皮肤疾病,以湿疹样皮损、剧烈瘙痒及对生活质量的负面影响为特征。HOME定义的核心结局集涵盖以下领域(核心结局工具):临床体征(EASI)、患者报告症状(POEM和峰值瘙痒)、长期控制(RECAP)和生活质量(DLQI)

Technische Universität DresdenTechnische Universität Dresden
clinicaltrials
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基因组回归Atopic Dermatitis
Replication of the Heads Up Atopic Dermatitis Trial With Registry Data

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

Heads Up 特应性皮炎试验的注册数据复现

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕特应性皮炎(Atopic Dermatitis)开展 Heads Up 试验的复现研究。其目标是复现 Heads Up 试验的主要结局,即第 16 周 Eczema Area and Severity Index(EASI)75,并评估 Heads Up 试验未评估、但属于 Harmonising Outcome Measures for Eczema(HOME)倡议推荐的患者报告结局,包括 Patient-oriented Eczema Measure(POEM)、Dermatologic Quality of Life Index(DLQI)和 Recap of Atopi。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:特应性皮炎。特应性皮炎(AD)是一种炎症性、多因素皮肤疾病,以湿疹样皮损、剧烈瘙痒及对生活质量的负面影响为特征。本研究的目标是重复Heads Up试验的主要结局(第16周湿疹面积和严重程度指数(EASI)75),并评估Heads Up试验中未评估但属于湿疹 harmonising outcome measures(HOME)倡议推荐部分的患者报告结局(患者导向湿疹测量(POEM)、皮肤病生活质量指数(DLQI)和特应性湿疹回顾(RECAP))(Williams, HC, Schmitt, J, Thomas, KS et al (2022) doi:10.1016\ȷ.jaci.2022.03.017),该倡议涉及特应性皮炎临床试验的核心结局集。HOME定义的核心结局集涵盖以下领域(核心结局工具):临床体征(EASI)、患者报告症状(POEM和峰值瘙痒)、长期控制(RECAP)和生活质量(DLQI)。数据基础是TREATgermany注册研究(

【主题与分类】

主题标签:Atopic Dermatitis。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06937788

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    • 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:特应性皮炎。特应性皮炎(AD)是一种炎症性、多因素皮肤疾病,以湿疹样皮损、剧烈瘙痒及对生活质量的负面影响为特征。本研究的目标是重复Heads Up试验的主要结局(第16周时湿疹面积和严重程度指数(EASI)75),并评估Heads Up试验中未评估但属于湿疹协调结局指标(HOME)倡议(Williams, HC, Schmitt, J, Thomas, KS et al (2022) doi:10.1016\ȷ.jaci.2022.03.017)关于特应性皮炎临床试验核心结局集建议部分的患者报告结局(患者导向湿疹测量(POEM)、皮肤病生活质量指数(DLQI)和特应性湿疹回顾(RECAP))。HOME定义的核心结局集涵盖以下领域(核心结局工具):临床体征(EASI)、患者报告症状(POEM和峰值瘙痒)、长期控制(RECAP)和生活质量(DLQI)。数据基础为TREATgermany注册研究(https://treatgermany.org/)。TREATgermany是一个针对中重度AD患者的全国性临床注册研究。

大约60家诊所和私人诊所在常规诊疗过程中收集了医生和患者报告的结果。目前记录了超过2400名患者的数据。

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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