比较固定剂量三联组合CHF 5993与固定剂量二联组合CHF 1535在COPD受试者中的疗效、安全性和耐受性的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对COPD及COPD急性加重受试者的III期、多国、多中心、随机、双盲、活性对照、2臂平行组研究,比较固定剂量三联组合CHF 5993 pMDI与固定剂量二联组合CHF 1535 pMDI的疗效、安全性和耐受性

Chiesi Farmaceutici S.p.A.Chiesi Farmaceutici S.p.A.
clinicaltrials
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时间序列分类COPDCOPD Exacerbation
A Study Comparing Efficacy, Safety and Tolerability of the Fixed Dose Triple Combination CHF 5993 With the Fixed Dose Dual Combination CHF 1535 in Subjects With COPD

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

比较固定剂量三联组合CHF 5993与固定剂量二联组合CHF 1535在COPD受试者中的疗效、安全性和耐受性的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对COPD及COPD急性加重受试者的III期、多国、多中心、随机、双盲、活性对照、2臂平行组研究,比较固定剂量三联组合CHF 5993 pMDI与固定剂量二联组合CHF 1535 pMDI的疗效、安全性和耐受性。研究关注肺功能、中重度COPD急性加重发生率及其他临床疗效与安全性结局。受试者经筛查后进入2周导入期,随后随机分组,在4周后及此后每6周评估一次,持续52周,末次访视后一周进行安全性电话随访;同意参加药代动力学亚研究的受试者接受额外评估。可用于COPD治疗比较、急性加重风险及安全性相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:COPD、COPD急性加重。这是一项III期、多国、多中心、随机、双盲、活性对照、2臂平行组研究,旨在比较CHF 5993 pMDI与CHF 1535 pMDI在肺功能、中度和重度COPD急性加重发生率以及其他临床疗效和安全性结局方面的疗效、安全性和耐受性。筛查后,符合条件的受试者将进入为期2周的导入期,使用其常规COPD维持治疗,之后将被随机分配到2个研究治疗组之一。随机化后,受试者将在4周后接受评估,此后每6周评估一次,持续52周。末次临床访视后一周将进行安全性随访电话。同意参加药代动力学亚研究的一部分受试者将接受额外评估(共3次访视

【主题与分类】

主题标签:COPD、COPD Exacerbation。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04320342

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    • 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:慢性阻塞性肺疾病、慢性阻塞性肺疾病急性加重。这是一项III期、多国、多中心、随机、双盲、活性对照、2臂平行组研究,旨在比较CHF 5993 pMDI与CHF 1535 pMDI在肺功能、中度和重度COPD急性加重发生率以及其他临床疗效和安全性结局方面的疗效、安全性和耐受性。筛选后,符合条件的受试者将进入为期2周的导入期,使用其常规COPD维持治疗,之后将被随机分配至2个研究治疗组之一。随机化后,受试者将在4周后接受评估,此后每6周评估一次,持续52周。最后一次门诊访视后一周将进行安全性随访电话。同意参与药代动力学子研究的一部分受试者将在计划的研究访视期间接受额外评估(共3次访视)。在研究期间,每日症状、急救药物使用情况以及研究药物的依从性将通过受试者电子日记进行记录。

受试者的合并用药、不良事件及医疗资源利用情况将在整个研究期间进行评估并记录。在间歇性研究访视中,受试者将接受生命体征检查,包括体重、肺功能测定和12导联心电图。症状及COPD健康状况将通过疾病特异性问卷进行评估。常规血液学、血液生化及血清妊娠检测将在入组前和研究结束时进行。

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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