Deutetrabenazine(AUstedo)治疗成人肌张力障碍的开放标签安全性、耐受性与临床活性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 Deutetrabenazine(AUstedo)在成人原发性肌张力障碍受试者中的单中心、开放标签研究

University of PennsylvaniaUniversity of Pennsylvania
clinicaltrials
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时间序列预测Dystonia, Primary
An Open-label Study to Define the Safety, Tolerability and Clinical Activity of Deutetrabenazine (AUstedo) in Adult Study Subjects With DYsTonia

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

Deutetrabenazine(AUstedo)治疗成人肌张力障碍的开放标签安全性、耐受性与临床活性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 Deutetrabenazine(AUstedo)在成人原发性肌张力障碍受试者中的单中心、开放标签研究。研究旨在初步评估该药在肌张力障碍受试者中的安全性、耐受性与临床活性。研究从筛查(Visit 1)到治疗后评估(Visit 5)最长约 13 周,治疗期从起始用药至末次治疗访视不超过 12 周。爬坡期起始剂量为 12 mg/日(6 mg 每日两次),每周按 6 mg/日递增,直至达到最大允许剂量 48 mg/日或出现剂量限制性副作用;合并强 CYP2D6 抑制剂者最大允许剂量为 36 mg/日,研究时长相应缩短至 11 周(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:原发性肌张力障碍。这是一项在肌张力障碍受试者中开展的 AUSTEDO 单中心、开放标签研究。该研究将提供 AUSTEDO 在肌张力障碍受试者中安全性、耐受性和临床活性的初步经验。研究持续时间从筛查(Visit 1)到治疗后评估(Visit 5)最长可达 13 周。从药物开始到末次治疗访视的治疗期为 12 周或更短,具体如下:在爬坡期,研究药物将从 12 mg/日(6 mg 每日两次)开始,并每周按 6 mg/日递增,直至 1)达到最大允许剂量(48 mg/日),或 2)出现剂量限制性副作用。在接受强 CYP2D6 抑制剂的受试者中,AUSTEDO 的最大允许剂量为 36 mg/日,研究持续时间(由于爬坡期缩短)减少至 11 周。S

【主题与分类】

主题标签:Dystonia, Primary。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04173260

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数据说明

疾病:原发性肌张力障碍。这是一项针对肌张力障碍研究受试者的AUSTEDO单中心、开放标签研究。该研究将提供AUSTEDO在肌张力障碍研究受试者中的安全性、耐受性和临床活性的初步经验。研究持续时间从筛选(第1次访视)至治疗后评估(第5次访视)最长可达13周。从开始用药至末次治疗期访视的治疗期为12周或更短,具体如下:在剂量递增期,研究药物将从12 mg/天(6 mg每日两次)开始,并每周以6 mg/天的增量进行滴定,直至达到1)最大允许剂量(48 mg/天),或2)出现剂量限制性副作用。在接受强效CYP2D6抑制剂的研究受试者中,AUSTEDO的最大允许剂量为36 mg/天,研究持续时间将缩短(由于剂量递增期缩短)至11周。出现剂量限制性副作用的研究受试者将维持在其最大耐受剂量。一旦为每位参与者确定最大剂量,他们将完成连续6周的该剂量治疗(维持期),随后进行1周的洗脱期。

对于因副作用而无法滴定至48 mg/日的受试者,一旦其将研究药物减回至最大耐受剂量,6周的维持期即开始。整个研究期间将监测不良事件,并在药物启动后报告。因不良事件而进行的剂量减少、暂停和退出将被记录。心电图读数将在筛选时、第2周期间、维持期第一周期间(无论确定为何时,对于能够滴定至48 mg/日的受试者通常为第7周)、清洗前即刻(对于能够滴定至48 mg/日的研究受试者为第12周)以及第13周期间进行测量。哥伦比亚自杀严重程度评定量表和Epworth嗜睡量表评分的评估将在筛选时及所有门诊访视时进行。简易精神状态检查(MMSE)量

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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