Droxidopa治疗神经源性直立性低血压(NOH)的临床研究(Droxi-304)

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录Droxidopa治疗神经源性直立性低血压(NOH)的III期多中心开放标签研究(Droxi-304)相关信息

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其他Primary Autonomic FailureDopamine Beta Hydroxylase DeficiencyNon-Diabetic NeuropathyNeurogenic Orthostatic Hypotension
Clinical Study of Droxidopa in Patients With Neurogenic Orthostatic Hypotension (NOH) (Droxi-304)

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

Droxidopa治疗神经源性直立性低血压(NOH)的临床研究(Droxi-304)

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录Droxidopa治疗神经源性直立性低血压(NOH)的III期多中心开放标签研究(Droxi-304)相关信息。覆盖Primary Autonomic Failure、Dopamine Beta Hydroxylase Deficiency、Non-Diabetic Neuropathy及Neurogenic Orthostatic Hypotension等主题,可用于了解该长期安全性研究的设计与受试人群特征(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Primary Autonomic Failure、Dopamine Beta Hydroxylase Deficiency、Non-Diabetic Neuropathy、Neurogenic Orthostatic Hypotension。这是一项III期、多中心、开放标签研究,旨在评估droxidopa在伴有Primary Autonomic Failure、Dopamine Beta Hydroxylase Deficiency或Non-Diabetic Autonomic Neuropathy的神经源性直立性低血压(NOH)受试者中的长期安全性。患者最初将接受在Protocol 301滴定阶段确定的个体化剂量的droxidopa治疗。除非医生认为剂量调整对症状或副作用有益,否则患者无需调整剂量。在研究中的任何时间点,如果医生认为可以安全地获得额外获益或处理任何不良副作用,可决定将受试者滴定至更高或更低剂量。P

【主题与分类】

主题标签:Primary Autonomic Failure、Dopamine Beta Hydroxylase Deficiency、Non-Diabetic Neuropathy、Neurogenic Orthostatic Hypotension。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/NCT01132326

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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

适应症:原发性自主神经功能衰竭、多巴胺β羟化酶缺乏症、非糖尿病性神经病、神经源性直立性低血压。这是一项III期、多中心、开放标签研究,旨在评估屈昔多巴在伴有原发性自主神经功能衰竭、多巴胺β羟化酶缺乏症或非糖尿病性自主神经病的神经源性直立性低血压(NOH)受试者中的长期安全性。患者最初将接受在方案301滴定阶段确定的个体化剂量的屈昔多巴治疗。除非医生认为剂量调整对症状或副作用有益,否则患者无需调整剂量。在研究期间的任何时间点,如果医生认为可以安全地获得额外获益或处理任何不良副作用,均可选择将受试者滴定至更高或更低剂量。患者将在第1、3、6、9和12个月返回诊所进行研究访视(1个月访视允许±1周,后续研究访视允许±2周)。

提前退出研究的患者将被要求前往研究中心进行最终评估。在12个月治疗期结束时,所有从屈昔多巴治疗中获益的患者将有机会通过单独的获取项目继续接受开放标签的屈昔多巴治疗。在研究期间的任何时间,如果患者出现症状加重并希望调整剂量或退出试验,可预约与研究医生会面。决定终止参与研究的患者将在离开试验后1个月接到电话,以随访任何新发或持续的不良事件(AE)。公认的最佳实践是,建议神经源性直立性低血压患者不要完全仰卧,因为其病情本身伴随的仰卧位高血压风险会增加。应建议参与本研究的患者以半卧位姿势睡眠。。患者将作为门诊患者前往研究中心

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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