Omalizumab治疗特发性过敏反应随机双盲安慰剂对照研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕Omalizumab(Xolair)治疗特发性过敏反应的随机、双盲、安慰剂对照研究

National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)
clinicaltrials
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其他预测AnaphylaxisHypotensionBronchospasmAngioedema
A Randomized, Double-Blind, Placebo-Controlled Study of Omalizumab for Idiopathic Anaphylaxis

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

Omalizumab治疗特发性过敏反应随机双盲安慰剂对照研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕Omalizumab(Xolair)治疗特发性过敏反应的随机、双盲、安慰剂对照研究。覆盖过敏反应、低血压、支气管痉挛、血管性水肿等表现,涉及皮肤、呼吸、心血管或胃肠道症状。研究假设Omalizumab可减少特发性过敏反应患者的不明原因发作,并考察其安全性及疗效。数据可用于预测过敏反应发作风险、评估药物疗效与安全性等方向(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:过敏反应、低血压、支气管痉挛、血管性水肿。过敏反应是由肥大细胞和嗜碱性粒细胞释放介质引起的严重全身性反应。表现包括皮肤、呼吸、心血管或胃肠道体征和症状。尽管过敏反应常被归因于敏感个体接触特定食物、药物和昆虫毒液,但在30%至50%的复发性过敏反应发作患者中未发现致病因素(特发性过敏反应)。目前,特发性过敏反应的治疗选择有限且疗效不一。这项初步研究将检验以下假设:Omalizumab(Xolair)将减少特发性过敏反应患者的不明原因过敏反应发作。Omalizumab已获批用于哮喘。我们将考察omalizuma的安全性和疗效

【主题与分类】

主题标签:Anaphylaxis、Hypotension、Bronchospasm、Angioedema。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00890162

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数据说明

疾病:过敏性休克、低血压、支气管痉挛、血管性水肿。过敏性休克是由肥大细胞和嗜碱性粒细胞释放介质引起的严重全身性反应。临床表现包括皮肤、呼吸、心血管或胃肠道症状和体征。尽管过敏性休克常归因于敏感个体接触特定食物、药物和昆虫毒液,但在30%至50%的复发性过敏性休克发作患者(特发性过敏性休克)中,未能确定致病因素。目前,特发性过敏性休克的治疗选择有限,且疗效不一。本初步研究将检验以下假设:奥马珠单抗(Xolair)将减少特发性过敏性休克患者不明原因过敏性休克的发作。奥马珠单抗已获批用于哮喘。我们将考察奥马珠单抗在过敏性休克患者中的安全性特征和疗效。此外,该研究将探讨过敏性休克患者的肥大细胞是否存在独特的分子和细胞缺陷,导致这些细胞更易发生脱颗粒。该研究将招募特发性过敏性休克患者。

患者将接受临床评估、血液检查以及骨髓活检和穿刺。患者将被随机分配至药物组或安慰剂组,并以双盲安慰剂对照的方式,在住院期间接受2剂奥马珠单抗或匹配的安慰剂,随后继续门诊治疗,每2至4周一次,最长持续6个月。如果患者发生了被判定与研究药物无关的过敏反应事件(24小时窗口期后),或已被随访6个月,以先发生者为准,患者将继续维持原分配方案。这些无关事件将由主要研究者判定为不危及患者安全或不限制使用额外治疗(如皮质类固醇)来控制症状。在此之后,患者可停止用药直至揭盲。该设计确保没有任何患者

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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