阴道用西地那非治疗原发性痛经
本研究涉及痛经、子宫内膜异位症和子宫肌瘤。痛经部分由子宫过度收缩驱动,西地那非可能经NO-cGMP信号减轻子宫肌层过度收缩

基本信息
资源简介
阴道用西地那非治疗原发性痛经
本研究涉及痛经、子宫内膜异位症和子宫肌瘤。痛经部分由子宫过度收缩驱动,西地那非可能经NO-cGMP信号减轻子宫肌层过度收缩。研究以cine MRI测子宫收缩力作为PDE5抑制标志。受试者在经期绞痛≥5/10时用100 mg阴道枸橼酸西地那非栓剂,给药前和约4小时后行cine MRI。10分钟cine MRI子宫收缩次数较基线的个体内变化,计划10人,无安慰剂对照(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:痛经、月经痛、子宫内膜异位症、子宫肌瘤。痛经被认为部分由子宫过度收缩驱动。西地那非是一种磷酸二酯酶-5抑制剂,可能通过增强一氧化氮-cGMP信号传导来降低子宫肌层过度收缩。既往阴道用西地那非数据提示可急性缓解疼痛,但其机制和全身暴露尚未得到充分表征。本研究是一项机制性生物标志物研究,其中通过电影MRI(cine MRI)测量的子宫收缩力作为PDE5抑制的功能性药效学标志物。参与者完成一次筛选访视(病史、生命体征、12导联心电图、筛选实验室检查、MRI安全筛查、问卷)以及给药前的一次妇科检查访视。当参与者处于月经期并报告按0至10分量表评分至少为5的痉挛性疼痛时,她参加一次约6小时的单次治疗访视。在该访视中,她接受给药前cine MRI,自行给予单次100 mg枸橼酸西地那非阴道栓剂,并在给药后约4小时接受重复MRI。在2小时时间点不进行MRI。在给药后约2小时和4小时,获取100-mm视觉模拟量表疼痛评分、生命体征、不良事件评估,以及用于检测血浆西地那非及其N-去甲基代谢物的静脉血样。在预先指定的2名参与者探索性亚组中,于给药后约24小时在一次简短回访采血访视中获取额外血浆样本。访视期间收集月经流出物。给药后6小时和24小时发送电子副作用问卷,并在治疗访视后约一个月内进行第二次妇科检查访视。无安慰剂,也无对照组。主要分析是参与者在标准化10分钟cine MRI采集期间子宫收缩次数相对于给药前基线的参与者内变化。计划人群为10名参与者,其中包括6名患者……
【主题与分类】
主题标签:Dysmenorrhea、Menstrual Pain、Endometriosis、Uterine Fibroid。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07508358
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07508358
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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:痛经、月经痛、子宫内膜异位症、子宫肌瘤。痛经被认为部分由子宫过度收缩驱动。西地那非是一种磷酸二酯酶-5抑制剂,可能通过增强一氧化氮-cGMP信号传导来降低子宫肌层过度收缩。既往阴道用西地那非数据提示可急性缓解疼痛,但其机制和全身暴露尚未得到充分表征。本研究是一项机制性生物标志物研究,其中通过电影MRI(cine MRI)测量的子宫收缩力作为PDE5抑制的功能性药效学标志物。参与者完成一次筛选访视(病史、生命体征、12导联心电图、筛选实验室检查、MRI安全筛查、问卷)以及给药前的一次妇科检查访视。当参与者处于月经期并报告按0至10分量表评分至少为5的痉挛性疼痛时,她参加一次约6小时的单次治疗访视。在该访视中,她接受给药前cine MRI,自行给予单次100 mg枸橼酸西地那非阴道栓剂,并在给药后约4小时接受重复MRI。在2小时时间点不进行MRI。在给药后约2小时和4小时,获取100-mm视觉模拟量表疼痛评分、生命体征、不良事件评估,以及用于检测血浆西地那非及其N-去甲基代谢物的静脉血样。在预先指定的2名参与者探索性亚组中,于给药后约24小时在一次简短回访采血访视中获取额外血浆样本。访视期间收集月经流出物。给药后6小时和24小时发送电子副作用问卷,并在治疗访视后约一个月内进行第二次妇科检查访视。无安慰剂,也无对照组。主要分析是参与者在标准化10分钟cine MRI采集期间子宫收缩次数相对于给药前基线的参与者内变化。计划人群为10名参与者,其中包括6名患者……
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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