IgA肾病患者初始治疗后的Oxford分类与临床缓解

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05528991

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数据说明

疾病：IgA肾病。IgA肾病（IgAN）是最常见的原发性肾小球肾炎，也是中国终末期肾病的主要原因之一。IgAN的临床表现个体差异很大，肾脏病理对于判断肾损伤的严重程度和预测肾脏进展至关重要。然而，肾脏病理与患者对药物反应之间的关系尚未见报道，且大多数早期RCT研究在纳入患者时未考虑肾脏病理。全球最负盛名的肾脏病组织之一——肾脏病：改善全球预后（KDIGO）肾小球疾病工作组指出，目前尚无足够证据支持使用牛津分型来决定是否对IgAN患者实施免疫抑制治疗。因此，本研究旨在探讨牛津分型与IgAN患者初始治疗后临床缓解率之间的关系，以期为个体化临床治疗方案提供依据。

本研究为单中心前瞻性队列研究，连续收集2011年1月至2021年1月在深圳市第二人民医院住院并经肾活检诊断为IgAN的患者，随访至2022年12月。采用Cox回归模型分析不同牛津分型对患者治疗6、12、18和24个月时临床缓解率的影响，并采用广义相加混合模型分析牛津分型与长期肾功能及尿蛋白变化等次要结局指标之间的关系。

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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