肢端肥大症
肢端肥大症是一种由长期过量分泌生长激素所致的慢性内分泌疾病,绝大多数由垂体生长激素腺瘤引起。过量生长激素刺激肝脏产生过量胰岛素样生长因子-1(IGF-1),导致骨骼、软组织及内脏过度生长,典型表现为手足肥大、面容粗陋、下颌前突、皮肤增厚及内脏肥大。患者常伴发心血管疾病、代谢紊乱及呼吸系统并发症。诊断主要依据血清IGF-1水平升高及口服葡萄糖抑制试验不能抑制生长激素分泌。治疗首选经蝶垂体腺瘤切除术,药物和放疗可作为辅助手段。该疾病已纳入多个国家罕见病注册系统,是临床内分泌与神经外科交叉研究的重点病种。
获取 肢端肥大症 专属定制方案
肢端肥大症的实验室调查:在血清IGF-1正常的情况下,基础或随机GH > 0.4 µg/L是否重要?
该数据集包含160名临床怀疑肢端肥大症且血清IGF-1正常的患者的实验室检测数据,涉及生长激素(GH)和胰岛素样生长因子-1(IGF-1)的激素水平测量,以及GH抑制试验和垂体磁共振成像(MRI)结果,数据模态为临床表格和医学检测报告,主要用于内分泌疾病研究,特别是肢端肥大症的诊断标准评估和早期筛查,以探讨GH浓度阈值在疾病诊断中的重要性。

肢端肥大症的病因、临床表现与系统并发症:病理生理机制
该数据集包含关于肢端肥大症的文本型医学数据,涵盖其病因、病理生理机制、临床表现及系统并发症,涉及分子机制、临床特征和多器官受累信息,主要用于支持该疾病的早期诊断、多学科临床管理以及并发症防治研究。

肢端肥大症治疗前后超声心动图与血浆IGF-1测量数据集
该数据集包含肢端肥大症患者治疗前后的超声心动图影像数据和血浆IGF-1浓度测量值,属于多模态临床医学数据,主要用于评估治疗对患者心脏功能及内分泌指标的影响,支持内分泌疾病疗效分析、心血管并发症研究及纵向临床监测等应用。

肢端肥大症合并分化型甲状腺癌患者的临床特征、组织学类型及随访数据集
该数据集包含12名肢端肥大症合并分化型甲状腺癌患者的临床表格数据,涵盖患者基本信息、甲状腺癌组织学类型、肿瘤分期、基因突变状态、治疗方案及随访结果,主要用于研究肢端肥大症并发症与甲状腺癌的临床关联、预后影响因素及个体化治疗策略。

补充材料:持续使用兰瑞肽和注射用奥曲肽的肢端肥大症患者的用药模式、医疗资源利用和成本
该数据集是一个关于肢端肥大症患者药物治疗的医疗经济学研究数据集,主要包含临床表格数据,具体涉及患者用药(注射用奥曲肽或兰瑞肽)的频次模式、相关的医疗资源利用情况以及详细的医疗成本分析。数据来源于对真实世界医疗数据库的回顾性分析,主要用于研究肢端肥大症治疗中超出标准用药方案的高频用药现象、评估其对医疗资源消耗和经济负担的影响,并为优化治疗策略和卫生决策提供实证依据。

培维索孟在肢端肥大症治疗中的应用:阿根廷多中心真实世界研究
该数据集包含阿根廷多中心真实世界研究中肢端肥大症患者使用培维索孟治疗的临床、激素和影像学数据,涉及患者基本信息、治疗前后IGF-1水平、肿瘤大小、用药剂量及不良反应等多模态信息,主要用于评估培维索孟在真实临床环境中的长期疗效与安全性,并探索治疗反应的预测因素,为内分泌学领域的药物研究和临床实践提供数据支持。

肢端肥大症猫垂体病理与基因表达图谱
该数据集包含了猫肢端肥大症研究中关键的病理图像与基因表达数据,数据模态涵盖组织病理图像(如免疫组化染色、银染网状纤维结构)和基因表达量化图表(如SSTR家族基因表达条形图),同时附有临床数据表、免疫组化评分表及统计相关性表格,主要用于探究猫肢端肥大症的垂体病变特征、生长抑素受体表达谱及其分子机制,为比较医学和内分泌疾病研究提供重要的实验依据。

肢端肥大症患者与对照组的超声特征及细胞学诊断数据集
该数据集包含肢端肥大症患者与对照组的超声影像特征及细针穿刺细胞学诊断数据,涉及图像和临床表格等多模态信息,主要用于肢端肥大症的影像学分析、细胞病理诊断及相关疾病鉴别的研究,为医学诊断与影像分析提供支持。

临床和功能变量预测肢端肥大症患者总体疲劳:解释性模型方法
该数据集包含23名肢端肥大症患者的临床、激素和功能变量,数据模态涵盖临床量表评分、血清激素测量、动脉功能指标、握力测试和六分钟步行距离等多模态临床数据,主要应用于通过多元线性回归模型构建疲劳预测方程,以支持内分泌疾病症状预测、临床回归建模及疲劳相关生物标志物的研究。

老年肢端肥大症患者数据集
该数据集包含老年肢端肥大症患者的临床信息,涉及文本形式的医学摘要和表格数据,内容涵盖疾病特征、诊断过程、治疗方法和预后因素,主要用于老年内分泌疾病研究、垂体腺瘤治疗策略优化以及患者预后评估等医学研究方向。

葡萄糖负荷后早期反常GH升高特征:高IGF-1水平的非肢端肥大症患者
该数据集包含临床表格模态数据,记录了疑似肢端肥大症患者和对照组的生长激素(GH)和胰岛素样生长因子-1(IGF-1)水平,通过口服葡萄糖耐量试验(OGTT)评估GH反常升高现象,主要用于内分泌疾病研究,特别是肢端肥大症的鉴别诊断和GH抑制试验的临床价值探索。

《基于手部图像深度学习的肢端肥大症自动检测:一项多中心观察性研究》补充表格
该数据集包含一个补充表格,支持一项基于手部图像深度学习进行肢端肥大症自动检测的多中心观察性研究,数据模态包括手部图像和临床表格信息,主要用于医学影像诊断和人工智能辅助内分泌疾病检测的研究方向。