PPDTM CorEvitasTM 成人与青少年白癜风药物安全性与有效性登记数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦成人与青少年非节段性白癜风（NSV）患者队列，用于评估标准治疗方案的长期真实世界安全性与有效性
基本信息
资源简介
PPDTM CorEvitasTM 成人与青少年白癜风药物安全性与有效性登记数据集
PPDTM CorEvitasTM Vitiligo Drug Safety and Effectiveness Registry for Adults & Adolescents 是一个聚焦白癜风的研究注册登记数据集，来源于 clinicaltrials.gov，在本站归入皮肤与结缔组织疾病 / 白癜风分类。该数据集的核心目标人群为成人与青少年非节段性白癜风（NSV）患者，通过建立患者队列，评估标准治疗方案在真实世界环境中的长期安全性与有效性。其主题标签为 Vitiligo，所收集的数据可用于回答多类研究问题，涵盖疾病自然史刻画、已上市药物疗效与安全性评价、支持药品生产商与监管机构持续开展风险—获益评估，以及药物利用、疾病负担和未满足需求等相关研究。
【数据集背景】
该数据集对应一项以白癜风为研究条件的注册登记研究。其设立目的是创建一个由成人与青少年非节段性白癜风（NSV）受试者组成的队列，用于评估针对 NSV 的标准治疗方案在长期真实世界条件下的安全性和有效性。源站描述明确指出，通过该注册登记收集的数据可用于回答一系列研究问题和使用场景，包括但不限于：刻画疾病的自然史；评估用于治疗 NSV 的市售药物的有效性和安全性；为药品生产商和监管机构持续进行的风险—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。
【数据内容】
该数据集围绕成人与青少年非节段性白癜风患者队列组织，所收集的数据服务于对标准治疗方案长期真实世界安全性与有效性的评估。依据源站描述，数据可支持的研究用途涵盖疾病自然史刻画、市售药物疗效与安全性评价、风险—获益评估信息支持，以及药物利用、疾病负担和未满足需求方面的研究。关于具体变量、字段结构、随访时间点、样本量等信息，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 clinicaltrials.gov。其数据通过注册登记方式收集，目标人群为成人和青少年非节段性白癜风（NSV）受试者。关于采集机构、采集频率、数据录入方式、伦理审批与知情同意流程等细节，源站未提供。
【适用场景】
基于源站描述，该数据集适用于以下研究方向：刻画非节段性白癜风的自然史；评估市售白癜风治疗药物在真实世界中的有效性与安全性；为药品生产商和监管机构的持续风险—获益评估提供信息；开展药物利用研究、疾病负担评估以及未满足需求相关研究。上述用途为源站列出的示例性场景，并未穷尽全部可能的研究问题。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
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/NCT07659418
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
条件：白癜风。该登记处的目标是建立一个成人和青少年非节段性白癜风（NSV）受试者队列，以评估NSV标准治疗方案的长期真实世界安全性和有效性。通过该登记处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：描述疾病的自然史、评估市售药物用于治疗NSV的有效性和安全性、为支持药物制造商和监管机构持续进行的风险-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。
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。
