吸入曲前列尼尔治疗特发性肺纤维化的多国疗效与安全性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,对应研究 RIN-PF-303,是一项多国、随机、双盲、安慰剂对照研究,评估吸入曲前列尼尔相比安慰剂在特发性肺纤维化受试者中 52 周内绝对 FVC 变化方面的优效性

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时间序列预测Idiopathic Pulmonary FibrosisInterstitial Lung Disease
Multinational Study of Efficacy and Safety of Inhaled Treprostinil in Subjects With Idiopathic Pulmonary Fibrosis

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

吸入曲前列尼尔治疗特发性肺纤维化的多国疗效与安全性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,对应研究 RIN-PF-303,是一项多国、随机、双盲、安慰剂对照研究,评估吸入曲前列尼尔相比安慰剂在特发性肺纤维化受试者中 52 周内绝对 FVC 变化方面的优效性。受试者按 1:1 随机分配接受吸入曲前列尼尔或安慰剂,起始剂量为每日四次每次 3 次呼吸,并滴定至目标方案每日四次每次 12 次呼吸。研究包含第 4、8、16、28、40、52 周的 6 次治疗期门诊访视,疗效评估包括肺功能检查(FVC)和至临床恶化时间等。数据可用于分析吸入曲前列尼尔对肺功能变化及临床恶化的影响(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:特发性肺纤维化、间质性肺疾病。研究 RIN-PF-303 是一项多国、随机、双盲、安慰剂对照研究,旨在评估吸入曲前列尼尔相比安慰剂在特发性肺纤维化(IPF)受试者中 52 周内绝对 FVC 变化方面的优效性。受试者将按 1:1 随机分配接受吸入曲前列尼尔或安慰剂。所有受试者将起始使用吸入曲前列尼尔或安慰剂,剂量为每日四次(QID)每次 3 次呼吸,并滴定至每日四次每次 12 次呼吸的目标给药方案。研究药物剂量可根据耐受性上调,直至达到目标剂量或最大临床耐受剂量。一旦符合条件,需要在第 4、8、16、28、40 和 52 周进行 6 次治疗期门诊访视。疗效评估包括肺功能检查(FVC)、至临床恶化时间、t

【主题与分类】

主题标签:Idiopathic Pulmonary Fibrosis、Interstitial Lung Disease。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05255991

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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:特发性肺纤维化、间质性肺疾病。研究RIN-PF-303是一项多国、随机、双盲、安慰剂对照研究,旨在评估吸入曲前列尼尔相较于安慰剂在52周内对特发性肺纤维化(IPF)受试者用力肺活量(FVC)绝对值变化的优效性。受试者将按1:1随机分配接受吸入曲前列尼尔或安慰剂。所有受试者将起始吸入曲前列尼尔或安慰剂,剂量为每次3次呼吸,每日4次(QID),并滴定至目标给药方案每次12次呼吸、每日4次(QID)。研究药物剂量可根据耐受情况上调,直至达到目标剂量或临床最大耐受剂量。入组合格后,需在第4、8、16、28、40和52周进行6次治疗期门诊访视。疗效评估包括肺量计检查(FVC)、至临床恶化时间、至IPF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、补充氧疗使用以及肺弥散功能(DLCO)。

安全性评估包括不良事件(AE)/严重不良事件(SAE)的发生情况、生命体征、临床实验室参数以及心电图(ECG)参数。完成第52周访视的受试者在完成末次研究访视后,可能有机会进入开放标签扩展(OLE)研究。

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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