吸入曲前列尼尔治疗纤维化肺疾病受试者的扩展研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为 RIN-PF-302 研究,是一项 3 期、多中心、开放标签扩展(OLE)研究,纳入完成 RIN-PF-301、RIN-PF-303 或 RIN-PF-305 研究的合格受试者,评估吸入曲前列尼尔在特发性肺纤维化(IPF)或进展性肺纤维化(PP

基本信息
资源简介
吸入曲前列尼尔治疗纤维化肺疾病受试者的扩展研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为 RIN-PF-302 研究,是一项 3 期、多中心、开放标签扩展(OLE)研究,纳入完成 RIN-PF-301、RIN-PF-303 或 RIN-PF-305 研究的合格受试者,评估吸入曲前列尼尔在特发性肺纤维化(IPF)或进展性肺纤维化(PPF)受试者中的长期安全性与耐受性。受试者进入 OLE 后于第 4 周、第 12 周及此后每 12 周随访,最长 6 年或直至提前终止。疗效评估包括肺量计检查(第 1 秒用力呼气容积等)。数据可用于纤维化肺疾病治疗安全性及疗效相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:特发性肺纤维化、间质性肺疾病、进展性肺纤维化。研究 RIN-PF-302 是一项 3 期、多中心、开放标签扩展(OLE)研究,面向完成研究 RIN-PF-301、研究 RIN-PF-303 或研究 RIN-PF-305 的合格受试者,评估吸入曲前列尼尔在特发性肺纤维化(IPF)或进展性肺纤维化(PPF)受试者中的长期安全性与耐受性。进入 OLE 后,受试者将在第 4 周、第 12 周及此后每 12 周返回,直至 6 年或直至受试者因不良事件(AE)/严重不良事件(SAE)或其他原因提前终止研究治疗、吸入曲前列尼尔在 IPF 或 PPF 中可商业获得、或研究被申办方终止(以较早者为准)。疗效评估将包括肺量计检查(第 1 秒用力呼气容积
【主题与分类】
主题标签:Idiopathic Pulmonary Fibrosis、Interstitial Lung Disease、Progressive Pulmonary Fibrosis。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04905693
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04905693
标准获取流程:
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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
疾病:特发性肺纤维化、间质性肺疾病、进展性肺纤维化。研究RIN-PF-302是一项3期、多中心、开放标签扩展(OLE)研究,适用于完成研究RIN-PF-301、研究RIN-PF-303或研究RIN-PF-305的合格受试者,旨在评估吸入曲前列尼尔在特发性肺纤维化(IPF)或进展性肺纤维化(PPF)受试者中的长期安全性和耐受性。进入OLE后,受试者将在第4周、第12周以及此后每12周返回访视,直至6年,或直至受试者因不良事件(AE)/严重不良事件(SAE)或其他原因提前终止研究治疗、吸入曲前列尼尔在IPF或PPF领域实现商业化上市,或研究被申办方终止(以较早发生者为准)。
疗效评估将包括肺功能检查(第1秒用力呼气容积[FEV1]和用力肺活量[FVC])、临床恶化时间、IPF或间质性肺疾病(ILD)首次急性加重时间、总生存期、King简易间质性肺疾病问卷(K-BILD)、血浆N末端脑钠肽前体(NT-proBNP)浓度、补充氧气使用情况以及肺一氧化碳弥散量(DLCO)。安全性评估将包括监测不良事件/严重不良事件的发生、生命体征、临床实验室参数以及心电图(ECG)参数。此外,最多24例从研究RIN-PF-301滚动入组的符合条件的IPF受试者和最多24例从研究RIN-PF-305滚动入组的符合条件的PPF受试者可参与一项PK子研究,以评估吸入给药后曲前列尼尔(treprostinil)的全身暴露情况。
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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