狼疮妊娠队列:国际狼疮妊娠前瞻性队列

该数据集来自clinicaltrials.gov,为国际前瞻性狼疮妊娠队列,聚焦系统性红斑狼疮(SLE)女性在妊娠期间及产后的母婴结局

McGill University Health Centre/Research Institute of the McGill University Health CentreMcGill University Health Centre/Research Institute of the McGill University Health Centre
clinicaltrials
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其他预测Systemic Lupus ErythematosusPregnancy Complications
The Lupus prEGnAnCY Cohort: An International Prospective Cohort of Lupus Pregnancies

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

狼疮妊娠队列:国际狼疮妊娠前瞻性队列

该数据集来自clinicaltrials.gov,为国际前瞻性狼疮妊娠队列,聚焦系统性红斑狼疮(SLE)女性在妊娠期间及产后的母婴结局。SLE好发于育龄女性,妊娠期母婴并发症风险高,早产、子痫前期和胎儿丢失发生率显著高于未患病孕妇。数据集可用于识别SLE不良妊娠结局(APO)的预测因素,辅助患者咨询与孕期监测;源站描述提及既往PROMISSE研究存在选择人群的局限,本队列旨在覆盖更广泛的SLE妊娠人群(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:系统性红斑狼疮、妊娠并发症。系统性红斑狼疮(SLE)主要影响育龄期女性。由于SLE与妊娠期间及之后显著的母亲和胎儿疾病负担相关,识别SLE不良妊娠结局(APO)的预测因素对于恰当地为患者提供咨询和指导孕期监测至关重要。与未患病女性的妊娠相比,SLE妊娠导致更高的早产、子痫前期和胎儿丢失率。作为解决该问题的先前努力,团队成员开展了一项大型前瞻性研究(PROMISSE研究),以确定疾病活动度为不活动和轻度/中度的SLE女性中APO的基线预测因素。然而,PROMISSE纳入的是经过选择的人群,可能不能代表所有SLE女性,尤其是那些疾病活动度严重的女性。

【主题与分类】

主题标签:Systemic Lupus Erythematosus、Pregnancy Complications。本站分类:妊娠、分娩和产褥期。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03746028

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    • 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:系统性红斑狼疮、妊娠并发症。系统性红斑狼疮(SLE)主要影响育龄期女性。由于SLE与妊娠期间及产后显著的胎儿和母体发病率相关,识别SLE中不良妊娠结局(APO)的预测因素对于恰当地为患者提供咨询和指导妊娠期监测至关重要。与未患病女性的妊娠相比,SLE妊娠导致早产、子痫前期和胎儿丢失的发生率较高。作为解决这一问题的先前努力,团队成员开展了一项大型前瞻性研究(PROMISSE研究),以确定疾病活动性为无活动及轻/中度的SLE女性中APO的基线预测因素。然而,PROMISSE纳入的是经过选择的人群,可能不能代表所有SLE女性,尤其是那些疾病活动严重和/或活动性肾炎的患者。此外,新数据表明抗磷脂酰丝氨酸/凝血酶原抗体(aPS/PT)——即抗磷脂抗体(aPL)——与APO密切相关。

这些抗体尚未在PROMISSE研究或迄今为止任何其他SLE妊娠研究中得到评估。此外,尽管有证据表明阿司匹林(ASA)对非SLE高危APO女性具有有益作用,但目前尚无针对SLE妊娠的ASA研究。这是一个关键的知识空白,因为ASA可能对SLE母亲及其后代带来很大益处。目标是评估不良妊娠结局(APO)、其预测因素及潜在预防疗法。研究者旨在改善SLE女性及其后代的结局。本研究的主要结局是确定该队列中APO的风险,以及评估LEGACY队列中ASA的使用模式。次要结局将进行初步分析,以评估PROMISSE研究中确定的APO基线预测因素(即狼疮抗凝物(LAC)阳性、抗高血压药物使用、血小板水平、种族/民族、既往肾炎、疾病活

数据加载示例(图像类)

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import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
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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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