使用复用透析器的血液透析患者的炎症与营养参数

该数据集来自clinicaltrials.gov,针对维持性血液透析患者,计划纳入48个透析单位中约2900名患者里的前2500名,在透析器从复用转为单次使用前2个月内及转换后6个月随访结束时,追踪血清炎症标志物C反应蛋白(CRP)和营养指标前白蛋白

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clinicaltrials
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蛋白质预测End Stage Renal DiseaseInflammation
Inflammation and Nutritional Parameters in Hemodialysis Patients Using Reprocessed Dialyzers

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

使用复用透析器的血液透析患者的炎症与营养参数

该数据集来自clinicaltrials.gov,针对维持性血液透析患者,计划纳入48个透析单位中约2900名患者里的前2500名,在透析器从复用转为单次使用前2个月内及转换后6个月随访结束时,追踪血清炎症标志物C反应蛋白(CRP)和营养指标前白蛋白。除常规月度实验室检测外,研究者与Spectra Laboratories合作,利用常规血生化检测后的剩余血样进行CRP和前白蛋白测定。数据可用于分析透析器转换对炎症与营养状态的影响,支持预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:终末期肾病、炎症。拟议项目是一项辅助性质量改进研究,旨在前瞻性追踪维持性血液透析患者在基线时(透析器从复用转为单次使用前2个月内)和转换后6个月随访期结束时的血清炎症标志物(C反应蛋白或CRP)和营养指标(前白蛋白)。计划从48个透析单位中约2900名患者的潜在池中纳入前2500名计划从透析器复用转为单次使用的患者。除常规月度实验室检测外,研究者与Spectra Laboratories(中心实验室)合作,对所选患者在所有常规血液生化检测完成后剩余的血样进行CRP和前白蛋白测定。

【主题与分类】

主题标签:End Stage Renal Disease、Inflammation。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/NCT00440908

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    • 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:终末期肾病、炎症。拟议项目是一项辅助性质量改进研究,旨在前瞻性追踪维持性血液透析患者在基线时(从透析器复用转为单次使用前2个月内)以及转换后6个月随访期结束时的炎症血清标志物(C反应蛋白或CRP)和营养指标(前白蛋白)。研究将纳入来自48个透析中心的约2,900名潜在患者池中的前2,500名患者,这些中心计划从透析器复用转为单次使用。除常规每月实验室检测外,研究人员将与Spectra Laboratories(中心实验室)合作,对入选研究队列的患者在完成所有常规血液生化检测后剩余的多余血液进行CRP和前白蛋白检测。

预计本研究作为质量改进项目的性质——由于检测仅对已送至实验室样本的多余血液进行,不会给患者增加额外负担,且信息仅以汇总形式使用、不涉及可识别的个人健康信息——将使本研究无需获得每位患者的知情同意即可开展。假设在一些流行病学研究(包括Fresenius Medical Care, North America既往经验)中观察到的生存获益,可能伴随和/或源于从透析器复用转为单次使用患者的炎症减轻和/或营养状况改善。本研究将分别比较转换前基线时和转换后6个月结束时CRP与前白蛋白值的差异。预计在随访期间CRP水平下降,而前白蛋白升高。即使有20%的脱落率,预计本研究仍具有>90%的把握度来检测

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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