评估Ralinepag在PAH受试者中通过开放标签扩展的长期疗效与安全性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为一项评估Ralinepag在肺动脉高压(PAH)受试者中通过开放标签扩展(OLE)的长期疗效与安全性的研究

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A Study Evaluating the Long-Term Efficacy and Safety of Ralinepag in Subjects With PAH Via an Open-Label Extension

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

评估Ralinepag在PAH受试者中通过开放标签扩展的长期疗效与安全性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为一项评估Ralinepag在肺动脉高压(PAH)受试者中通过开放标签扩展(OLE)的长期疗效与安全性的研究。覆盖WHO第1组PAH及相关疾病,包括结缔组织病、家族性原发性肺动脉高压、血管疾病和心血管疾病。研究ROR-PH-303为多中心开放标签扩展研究,受试者来自既往Ralinepag的2期或3期研究,并在原有PAH背景治疗基础上接受ralinepag。数据可用于了解该药物长期疗效与安全性、受试者入选标准及开放标签扩展设计(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:PAH、肺动脉高压、肺动脉性高血压、高血压、结缔组织病、家族性原发性肺动脉高压、血管疾病、心血管疾病。研究ROR-PH-303是一项多中心、开放标签扩展(OLE)研究,对象为已参加另一项ralinepag的2期或3期研究、且根据既往研究参与情况符合入选条件的WHO第1组PAH受试者。因与研究药物相关的安全性问题而退出既往研究或未能完成研究程序的受试者,将不符合进入研究ROR-PH-303的资格。符合所有OLE入选标准的受试者将被纳入,并在其原有的PAH疾病特异性背景治疗基础上接受ralinepag。对于从正在进行的双盲2期或3期ralinepag研究纳入的受试者,16-w

【主题与分类】

主题标签:PAH、Pulmonary Hypertension、Pulmonary Arterial Hypertension、Hypertension、Connective Tissue Diseases、Familial Primary Pulmonary Hypertension、Vascular Diseases、Cardiovascular Diseases、Hypertension, Pulmonary、Lung Diseases。本站分类:循环系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03683186

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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:PAH、肺动脉高压、肺动脉性高血压、高血压、结缔组织病、家族性原发性肺动脉高压、血管疾病、心血管疾病。研究ROR-PH-303是一项多中心、开放标签扩展(OLE)研究,针对已参与另一项ralinepag的2期或3期研究,并根据先前研究的参与情况符合入选条件的WHO第1组PAH受试者。因与研究药物相关的安全性问题而退出先前研究,或未能完成研究程序的受试者,将不符合进入研究ROR-PH-303的资格。符合所有OLE入选标准的受试者将被纳入,并在其原有的PAH疾病特异性背景治疗基础上接受ralinepag治疗。对于从正在进行的ralinepag双盲2期或3期研究中纳入的受试者,将在纳入OLE后完成16周盲法剂量滴定期。既往接受ralinepag治疗的受试者在剂量滴定期间将继续接受与原研究相同的剂量,并将在OLE中开始接受安慰剂治疗。

从非盲法研究或另一项OLE研究中入组的受试者将不参加ROR-PH-303研究的盲法剂量滴定阶段,而是直接进入治疗阶段,并继续接受原研究中使用的ralinepag剂量。所有受试者将在OLE研究中接受ralinepag治疗,直至因不良事件(AE)/严重不良事件(SAE)或其他原因提前停用ralinepag、ralinepag在研究开展地区获得上市批准,或申办方终止研究。

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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