口服米诺地尔1 mg治疗女性雄激素性脱发的疗效与安全性评价
该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项III期、多中心、随机、双盲、安慰剂与阳性药对照、平行组设计的临床试验,评估口服米诺地尔1 mg治疗18岁及以上女性雄激素性脱发(AGA)的疗效与安全性

基本信息
资源简介
口服米诺地尔1 mg治疗女性雄激素性脱发的疗效与安全性评价
该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项III期、多中心、随机、双盲、安慰剂与阳性药对照、平行组设计的临床试验,评估口服米诺地尔1 mg治疗18岁及以上女性雄激素性脱发(AGA)的疗效与安全性。受试者需总体健康、无心血管疾病及其他临床显著疾病、无皮肤科疾病,且头皮中央顶区存在毛发密度下降(Sinclair量表2-4级)。计划在4个国家的20个试验中心纳入约520例成年女性FAGA患者。数据可用于脱发治疗疗效与安全性研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:雄激素性脱发,女性型秃发。这是一项III期、多中心、随机、双盲、安慰剂与阳性药对照、平行组设计的临床试验,旨在评估口服米诺地尔1 mg用于治疗18岁及以上女性*患者AGA的疗效与安全性,这些患者总体健康(即无心血管疾病史或任何其他临床显著疾病),且无任何皮肤科疾病(例如,在第1次访视/筛选时目标区域头皮存在可能干扰试验用药品(IPs)施用或检查方法的疾病)。患者必须显示并有头皮中央顶区毛发密度下降的病史,按Sinclair量表分类(Sinclair量表2-4级)。计划从4个国家的20个试验中心纳入约520例成年女性FAGA患者。
【主题与分类】
主题标签:Androgenetic Alopecia、Female Pattern Baldness。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05888922
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05888922
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:雄激素性脱发、女性型秃发。这是一项III期、多中心、随机、双盲、安慰剂和阳性药对照、平行组设计的临床试验,旨在评估口服米诺地尔1 mg治疗18岁及以上女性*AGA患者的疗效和安全性。患者总体健康状况良好(即无心血管疾病史或任何其他临床显著疾病),且无任何皮肤科疾病(例如,在第1次访视/筛选时目标区域头皮存在可能干扰试验用药品(IPs)施用或检查方法的皮肤科疾病)。患者必须根据Sinclair量表(Sinclair量表2-4级)显示并有头皮中央顶区毛发密度降低的病史。计划纳入来自4个国家(德国、西班牙、意大利和葡萄牙)20个试验中心的约520名成年女性FAGA患者进入该临床试验。符合条件的患者将按2:2:1的比例(阳性药:对照:安慰剂)随机分配至以下3个治疗组之一:1.
- 活性组:口服米诺地尔1 mg(1片,每日一次[OD])+ 外用溶媒溶液(1 ml,每日两次[BID]) 2. 对照组:口服安慰剂(1片,每日一次[OD])+ 外用2%米诺地尔溶液(1 ml,每日两次[BID]) 3. 安慰剂组:口服安慰剂(1片,每日一次[OD])+ 外用溶媒溶液(1 ml,每日两次[BID]) 在第2次访视/基线时,患者将收到三个盒子,每个盒子装有5个泡罩包装,每包10片(共50片),以及4瓶IP溶液,每瓶含60 ml 2%米诺地尔溶液,以满足12周(±7天)的临床试验治疗需求。将指导患者如何使用IP。首次外用IP治疗将在临床试验中心监督下进行,随后治疗将由患者在家中进行(也包括首次片剂的服用),具体如下:患者将每日使用分配的IP,持续6个月——每日一次口服一片(傍晚/夜间[最好在睡前])
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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