STENOVA:评估AGMB-129治疗纤维狭窄性克罗恩病安全性与耐受性及PK/PD的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为纤维狭窄性克罗恩病。研究为随机、安慰剂对照、双盲、平行、多中心的2a期试验,针对伴有症状性肠道狭窄的克罗恩病患者

Agomab Spain S.L.U.Agomab Spain S.L.U.
clinicaltrials
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时间序列分类Fibrostenotic Crohn's Disease
STENOVA - A Study to Evaluate Safety, Tolerability, PK and PD of AGMB-129 in Patients With Fibrostenotic Crohn's Disease

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

STENOVA:评估AGMB-129治疗纤维狭窄性克罗恩病安全性与耐受性及PK/PD的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为纤维狭窄性克罗恩病。研究为随机、安慰剂对照、双盲、平行、多中心的2a期试验,针对伴有症状性肠道狭窄的克罗恩病患者。Part A包含筛选期、安慰剂对照双盲治疗期和安全随访期,受试者按1:1:1随机接受AGMB-129高剂量、低剂量或安慰剂治疗12周,并通过回结肠镜和磁共振小肠造影评估狭窄,探索药效学。数据可用于分析药物安全性、耐受性、药代动力学和药效学特征(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:纤维狭窄性克罗恩病。Part A是一项随机、安慰剂对照、双盲、平行、多中心、2a期研究,受试者为克罗恩病伴症状性肠道狭窄的患者。Part A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5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随机接受AGMB-129高剂量、低剂量或安慰剂治疗12周。在筛选期和第12周访视时,受试者将接受回结肠镜检查并采集活检以探索药效学。受试者将进行血液

【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/NCT05843578

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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。

数据说明

疾病:纤维狭窄性克罗恩病。A部分是一项随机、安慰剂对照、双盲、平行、多中心、2a期研究,受试者为克罗恩病合并症状性肠道狭窄的患者。A部分包括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5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随机分配接受AGMB-129高剂量、低剂量或安慰剂治疗12周。在筛选期和第12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。受试者将在第2、4、8和12周采集血样,以评估安全性、药代动力学和药效学。

在整个研究过程中,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(AE)的记录。B部分是对已完成A部分双盲治疗期的参与者进行的开放标签治疗扩展。

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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