NOV-ERA:评估Ontunisertib对比安慰剂治疗纤维狭窄性克罗恩病患者的疗效与安全性的临床试验

本数据集来源于clinicaltrials.gov,收录一项针对纤维狭窄性克罗恩病(FSCD)的随机、双盲、安慰剂对照、剂量探索、多中心Phase 2b临床试验

Agomab Spain S.L.U.Agomab Spain S.L.U.
clinicaltrials
浏览 10
医学影像分类Fibrostenotic Crohn's Disease
NOV-ERA - A Clinical Trial to Assess the Efficacy and Safety of Ontunisertib Compared to Placebo in Patients With Fibrostenosing Crohn's Disease

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

NOV-ERA:评估Ontunisertib对比安慰剂治疗纤维狭窄性克罗恩病患者的疗效与安全性的临床试验

本数据集来源于clinicaltrials.gov,收录一项针对纤维狭窄性克罗恩病(FSCD)的随机、双盲、安慰剂对照、剂量探索、多中心Phase 2b临床试验。试验对象为18岁及以上、依据临床、内镜和影像学标准确诊的有症状FSCD成人患者。试验包含筛选期、安慰剂对照双盲治疗期和安全随访期三个阶段,筛选期为期6周,通过回结肠镜和磁共振小肠造影评估合格肠道狭窄,并评估梗阻症状。合格受试者按1:1:1:1随机分配接受不同剂量Ontunisertib或安慰剂。数据可用于炎症性肠病治疗领域的疗效与安全性研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:纤维狭窄性克罗恩病。这是一项随机、双盲、安慰剂对照、剂量探索、多中心Phase 2b试验,旨在评估ontunisertib在诊断为FSCD的受试者中的疗效和安全性。试验人群将包括18岁及以上、基于临床、内镜和放射学标准确诊的有症状FSCD成人。该试验包含3个阶段(筛选期、安慰剂对照双盲治疗期和安全随访期)。签署知情同意书后,将在为期6周的筛选期内评估合格性。将通过回结肠镜和磁共振小肠造影(MRE)评估是否存在合格肠道狭窄。还将评估是否存在梗阻症状。合格受试者将按1:1:1:1随机分配接受AGMB-129(Ontunisertib)高剂量、中剂量、低

【主题与分类】

主题标签:Fibrostenotic Crohn's Disease。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07683325

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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:纤维狭窄性克罗恩病。这是一项随机、双盲、安慰剂对照、剂量递增、多中心2b期试验,旨在评估ontunisertib在诊断为FSCD的受试者中的疗效和安全性。试验人群将包括根据临床、内镜和放射学标准诊断为症状性FSCD的18岁及以上成人。该试验包括3个阶段(筛选期、安慰剂对照双盲治疗期和安全性随访期)。签署知情同意书后,将在为期6周的筛选期内评估合格性。将通过回结肠镜检查和磁共振小肠造影(MRE)评估是否存在符合标准的肠道狭窄。还将评估是否存在梗阻症状。符合条件的受试者将按1:1:1:1随机分配接受AGMB-129(Ontunisertib)高剂量、中剂量、低剂量或安慰剂治疗52周。在筛选期以及第24周和第52周访视期间,受试者将接受回结肠镜检查并采集活检以探索药效学。

参与者将在第6、12、18、24、30、36、44和52周进行血液样本采集,以评估安全性、药代动力学和药效学。在整个研究期间,参与者将在研究访视时接受常规安全性评估,包括体格检查、生命体征、临床实验室评估、心电图(ECG)以及不良事件(AEs)的记录。

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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