Research Accelerated by You 狼疮注册登记数据集

覆盖系统性红斑狼疮、狼疮性肾炎、皮肤型狼疮、盘状狼疮及药物诱导性狼疮。登记内容涉及人口学信息、诊断历程、体征与症状、治疗、狼疮对健康与生活质量的影响、患者报告结局及临床试验偏好,并收集疲劳与工作效率信息,可用于狼疮相关研究与患者结局分析(来源 clinicaltrials.gov)

Lupus Foundation of AmericaLupus Foundation of America
clinicaltrials
浏览 14
文本Systemic Lupus Erythematosus (SLE)Lupus Nephritis (LN)Cutaneous Lupus Erythematosus (CLE)
Research Accelerated by You Lupus Registry

基本信息

模态
文本
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

Research Accelerated by You 狼疮注册登记数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为 Research Accelerated by You Lupus Registry 的注册登记信息,面向美国与加拿大的狼疮患者,计划入组 10,000 人。覆盖系统性红斑狼疮、狼疮性肾炎、皮肤型狼疮、盘状狼疮及药物诱导性狼疮。登记内容涉及人口学信息、诊断历程、体征与症状、治疗、狼疮对健康与生活质量的影响、患者报告结局及临床试验偏好,并收集疲劳与工作效率信息,可用于狼疮相关研究与患者结局分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:系统性红斑狼疮(SLE)、狼疮性肾炎(LN)、皮肤型红斑狼疮(CLE)。这是一个多国、直接面向患者的注册登记,面向美国与加拿大的患者开放。该注册登记将入组 10,000 名狼疮患者,其诊断包括: 系统性红斑狼疮 狼疮性肾炎(狼疮相关肾脏疾病) 仅皮肤型狼疮(皮肤型狼疮) 伴瘢痕的仅皮肤型狼疮(盘状狼疮) * 由药物引起的狼疮(药物诱导性狼疮)。该注册登记将包含关于人口学信息、诊断历程、体征与症状、治疗、狼疮对健康与生活质量的影响、患者报告结局以及与临床试验相关的偏好的问题。该注册登记还将收集关于疲劳与工作效率的信息。

【主题与分类】

主题标签:Systemic Lupus Erythematosus (SLE)、Lupus Nephritis (LN)、Cutaneous Lupus Erythematosus (CLE)。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/NCT06927219

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06927219

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    • 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

疾病:系统性红斑狼疮(SLE)、狼疮性肾炎(LN)、皮肤型红斑狼疮(CLE)。这是一个跨国、直接面向患者的登记研究,面向美国和加拿大的患者开放。该登记研究将招募10,000名狼疮患者,其诊断包括:* 系统性红斑狼疮 * 狼疮性肾炎(狼疮相关肾脏疾病)* 仅皮肤型狼疮(皮肤型狼疮)* 伴瘢痕的仅皮肤型狼疮(盘状狼疮)* 药物引起的狼疮(药物诱导性狼疮)。该登记研究将包含有关人口统计学、诊断历程、体征和症状、治疗、狼疮对健康和生活质量的影响、患者报告结局以及与临床试验相关的偏好等问题。该登记研究还将收集有关疲劳和工作效率的信息。

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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