Finerenone联合ACE抑制剂或ARB在1至18岁慢性肾病伴蛋白尿儿童及青少年中长期使用18个月的安全性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于Finerenone在1至18岁慢性肾病伴蛋白尿儿童及青少年中长期使用18个月安全性的研究信息

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clinicaltrials
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蛋白质Chronic Kidney DiseaseProteinuriaChildren
A Study to Learn More About How Safe the Study Treatment Finerenone is in Long-term Use When Taken With an ACE Inhibitor or Angiotensin Receptor Blocker Over 18 Months of Use in Children and Young Adults From 1 to 18 Years of Age With Chronic Kidney Disease and Proteinuria

基本信息

模态
蛋白质
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

Finerenone联合ACE抑制剂或ARB在1至18岁慢性肾病伴蛋白尿儿童及青少年中长期使用18个月的安全性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于Finerenone在1至18岁慢性肾病伴蛋白尿儿童及青少年中长期使用18个月安全性的研究信息。源站描述指出,慢性肾病为长期肾脏疾病,蛋白尿指肾脏将蛋白漏入尿液,二者与高血压可相互加重,治疗目标为控制血压与蛋白尿。数据集覆盖慢性肾病、蛋白尿与儿童人群,可用于了解该研究背景、疾病特征及治疗方向,为相关临床研究与安全性评估提供参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:慢性肾病、蛋白尿、儿童。研究人员正在寻找更好的方法来治疗患有慢性肾病(CKD,即长期肾脏疾病)和蛋白尿(即患者肾脏将蛋白漏入尿液)的儿童。肾脏过滤血液中的废物和液体以形成尿液。在患有CKD的儿童中,肾脏的过滤器不能正常工作。这可能导致废物和液体在体内积聚以及蛋白尿。CKD可导致其他医疗问题,例如高血压,也称为hypertension。反之,高血压和蛋白尿也可能导致CKD恶化。因此,CKD的治疗旨在控制血压和蛋白尿。目前有可供医生为患有CKD和高血压和/或蛋白尿的儿童开具的治疗方法。这些包括“angiotensin-

【主题与分类】

主题标签:Chronic Kidney Disease、Proteinuria、Children。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/NCT05457283

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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:慢性肾脏病、蛋白尿、儿童。研究人员正在寻找更好的方法来治疗患有慢性肾脏病(CKD)和蛋白尿的儿童。慢性肾脏病是一种长期肾脏疾病,而蛋白尿则是指肾脏将蛋白质漏入尿液的情况。肾脏负责从血液中过滤废物和液体以形成尿液。在患有CKD的儿童中,肾脏的过滤器无法正常工作。这可能导致废物和液体在体内积聚,并出现蛋白尿。CKD可引发其他医疗问题,如高血压。反之,高血压和蛋白尿也可能导致CKD恶化。因此,CKD的治疗旨在控制血压和蛋白尿。目前已有可供医生为患有CKD合并高血压和/或蛋白尿的儿童开具的治疗方案,包括“血管紧张素转换酶抑制剂”(ACEI)和“血管紧张素受体阻滞剂”(ARB)。ACEI和ARB均可通过降低肾素-血管紧张素-醛固酮系统(RAAS)的活性来帮助改善肾功能。

RAAS是一个与肾脏协同作用以控制血压及血液中液体和电解质平衡的系统。在CKD患者中,RAAS往往过度活跃,这可能损害肾脏正常工作的能力,并导致高血压和蛋白尿。然而,单独使用ACEI或ARB治疗并非对所有CKD患者都有效,因为它们仅针对肾素-血管紧张素-醛固酮系统中的血管紧张素部分。研究治疗药物finerenone预计能与ACEI或ARB一起帮助控制RAAS的过度激活。因此,本研究的研究人员希望进一步了解,在ACEI或ARB基础上加用finerenone是否能有助于改善肾功能。本研究的主要目的是了解长期在ACEI或ARB基础上加用finerenone时该治疗的安全性如何。为了评估该治疗的安全性,研究团队将收集医疗问题的信息,这些问题是

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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