瑞舒伐他汀与依折麦布对杂合子家族性高胆固醇血症儿童LDL-C降低及无创动脉损伤标志物的影响:前瞻性开放标签随机研究
该数据集来自一项前瞻性、开放标签、随机研究,纳入45名杂合子家族性高胆固醇血症儿童(中位年龄10.5岁,IQR 8.7–14.5),接受瑞舒伐他汀5 mg每日一次或依折麦布10 mg每日一次治疗6.2个月

基本信息
资源简介
瑞舒伐他汀与依折麦布对杂合子家族性高胆固醇血症儿童LDL-C降低及无创动脉损伤标志物的影响:前瞻性开放标签随机研究
Effect of rosuvastatin and ezetimibe therapy on LDL- cholesterol reduction and non- invasive arterial injury markers in children with heterozygous familial hypercholesterolemia: a prospective, open-label, randomized study
该数据集来自一项前瞻性、开放标签、随机研究,纳入45名杂合子家族性高胆固醇血症儿童(中位年龄10.5岁,IQR 8.7–14.5),接受瑞舒伐他汀5 mg每日一次或依折麦布10 mg每日一次治疗6.2个月。数据包含颈动脉内中膜厚度(cIMT)、反应性充血指数(RHI)、脉搏波速度(PWV)和β僵硬度等无创动脉损伤标志物,以及与人体测量和脂质相关变量的原始数据。可用于分析两种降脂药物对LDL-C降低及动脉损伤标志物的影响,比较疗效与安全性(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):我们分析了瑞舒伐他汀和依折麦布治疗对杂合子家族性高胆固醇血症儿童LDL-胆固醇降低及无创动脉损伤标志物的影响。在本数据集中,我们提供了用于分析45名FH儿童的原始数据[中位年龄10.5岁(IQR 8.7–14.5)],这些儿童接受瑞舒伐他汀5 mg每日一次或依折麦布10 mg每日一次治疗6.2个月。评估了颈动脉内中膜厚度(cIMT)、反应性充血指数(RHI)、脉搏波速度(PWV)和β僵硬度与人体测量和脂质相关变量的关系。我们的结论是:- 与依折麦布相比,瑞舒伐他汀短期降低LDL-C的幅度更大(37% vs. 18%),瑞舒伐他汀组有45%的儿童达到LDL-C <3.5 mmol/L,依折麦布组为13%。重要的是,未观察到安全性和耐受性方面的差异,因为未发生不良事件
【主题与分类】
主题标签:Pediatrics、Vascular Injury、Lipid Lowering Drug、Familial Hypercholesterolemia。本站分类:损伤、中毒及外因。
【获取与许可】
源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/knbx56fvz5/1
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源站:https://doi.org/10.17632/knbx56fvz5.1
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据集大小约 31.5 KB。
数据说明
描述 我们分析了瑞舒伐他汀和依折麦布治疗对杂合子家族性高胆固醇血症患儿LDL-胆固醇降低及无创动脉损伤标志物的影响。在本数据集中,我们提供了用于分析45例FH患儿的原始数据[中位年龄10.5岁(IQR 8.7–14.5)],这些患儿接受瑞舒伐他汀5 mg每日一次或依折麦布10 mg每日一次治疗6.2个月。评估颈动脉内中膜厚度(cIMT)、反应性充血指数(RHI)、脉搏波传导速度(PWV)和β僵硬度与人体测量学及脂质相关变量的关系。我们的结论为:- 与依折麦布相比,瑞舒伐他汀短期降低LDL-C幅度更大(37% vs. 18%),瑞舒伐他汀组45%的患儿达到LDL-C <3.5 mmol/L,依折麦布组为13%。重要的是,未观察到安全性或耐受性差异,因为两组均未发生不良事件。综上所述,这些发现支持瑞舒伐他汀在儿科患者中的短期疗效和耐受性。
- 所有分析的动脉损伤标志物(cIMT、PWV、RHI和β僵硬度)主要与年龄或人体测量学指标相关,仅RHI显示出与血脂的相关性。在短期LTT期间,动脉损伤标志物的变化与治疗分配或LDL-C降低无关,尽管我们的分析效能不足以检测如此微小的效应,需要更大的队列或更长的随访时间来以更高的敏感性评估这些关联。
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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