关于Molidustat治疗日本肾性贫血患者长期安全性和有效性的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为Molidustat治疗日本肾性贫血患者的长期安全性和有效性研究

BayerBayer
clinicaltrials
浏览 13
文本预测Renal Anemia
A Study to Learn More About the Long-term Safety and Effectiveness of Molidustat as a Treatment for Japanese Men and Women With Renal Anemia

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

关于Molidustat治疗日本肾性贫血患者长期安全性和有效性的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为Molidustat治疗日本肾性贫血患者的长期安全性和有效性研究。肾性贫血指肾脏无法产生足够激素促进红细胞生成。研究关注既往小型临床试验中观察到的若干重要不良事件在真实世界中的发生情况,以及治疗后红细胞数量是否增加。研究者将通过病历和定期检查收集参与者最长2年的健康信息,数据将按当地法规提交日本卫生主管部门。可用于肾性贫血治疗安全性、有效性及真实世界证据相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肾性贫血。在本研究中,研究人员希望进一步了解Molidustat在日本肾性贫血男性和女性患者中的安全性和有效性。肾性贫血是一种肾脏无法产生足够激素来帮助身体生成新红细胞的疾病。在先前涉及少量参与者的临床试验中,观察到若干重要不良事件。本研究的研究人员希望了解在真实世界中还有多少患者也出现这些不良事件,以及接受Molidustat治疗后红细胞数量是否会增加。研究人员将从参与者的病历和定期检查中收集其健康信息,最长持续2年。本研究的数据将按照当地法规提交给日本卫生主管部门。

【主题与分类】

主题标签:Renal Anemia。本站分类:泌尿生殖系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04899661

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。

免费样本无法满足模型训练要求?千方提供经三甲医院脱敏、带病理回证与专家标注的商业级专病数据集。

使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04899661

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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:肾性贫血。在本研究中,研究人员希望进一步了解Molidustat在日本肾性贫血男女性患者中的安全性和有效性。肾性贫血是指肾脏无法产生足够的激素来帮助身体生成新的红细胞的一种状况。在先前涉及少量参与者的临床试验中,观察到了若干重要的不良事件。本研究的研究人员想知道在真实世界中还有多少患者也会出现这些不良事件,以及在接受Molidustat治疗后红细胞数量是否会增加。研究人员将从参与者的病历和定期检查中收集其健康信息,最长持续2年。本研究的数据将根据当地法规提交给日本卫生主管部门。

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。千方医数集依托三甲直采网络,提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。