CARTIZ注册研究:替尔泊肽在区域分层队列中的软骨、关节病与影像学——四机构墨西哥观察性注册研究
CARTIZ注册研究是一项来自clinicaltrials.gov的四机构墨西哥观察性注册研究,聚焦替尔泊肽在区域分层队列中对软骨、关节病及影像学的影响

基本信息
资源简介
CARTIZ注册研究:替尔泊肽在区域分层队列中的软骨、关节病与影像学——四机构墨西哥观察性注册研究
CARTIZ注册研究是一项来自clinicaltrials.gov的四机构墨西哥观察性注册研究,聚焦替尔泊肽在区域分层队列中对软骨、关节病及影像学的影响。覆盖银屑病关节炎、膝骨关节炎、2型糖尿病、肥胖、胰岛素抵抗综合征、代谢综合征及射血分数保留的心力衰竭等人群。源站描述提及SURPASS、SURMOUNT、SYNERGY-NASH、SUMMIT等注册试验及SUMMIT心脏磁共振亚研究,可用于观察替尔泊肽在代谢与心血管结构层面的作用(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:银屑病关节炎、膝骨关节炎、糖尿病(DM)、2型糖尿病(T2DM)、肥胖(障碍)、胰岛素抵抗综合征、代谢综合征。背景与理由。替尔泊肽是胰高血糖素样肽-1(GLP-1)和葡萄糖依赖性促胰岛素多肽(GIP)受体的双重激动剂,在注册试验(SURPASS、SURMOUNT、SYNERGY-NASH、SUMMIT)中已显示出前所未有的心脏代谢效力。近期证据将该分子的机制作用范围从血糖和体重扩展到特定组织区域。SUMMIT心脏磁共振亚研究显示,在肥胖合并射血分数保留的心力衰竭患者中,52周时左心室质量和心旁脂肪组织减少。SUMMIT的一项预设糖尿病分层分析确定,这些结构效应部分独立
【主题与分类】
主题标签:Psoriatic Arthritis、Osteoarthitis、Knee、Diabetes (DM)、Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM)、Obesity (Disorder)、Insulin Resistance Syndrome、Metabolic Syndrome、Heart Failure、Preserved Ejection Fraction。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07567378
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07567378
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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
条件:银屑病关节炎、骨关节炎、膝关节、糖尿病(DM)、2型糖尿病(T2DM)、肥胖(障碍)、胰岛素抵抗综合征、代谢综合征。背景与依据。替尔泊肽是胰高血糖素样肽-1(GLP-1)受体和葡萄糖依赖性促胰岛素多肽(GIP)受体的双重激动剂,在注册试验(SURPASS、SURMOUNT、SYNERGY-NASH、SUMMIT)中展现出前所未有的心脏代谢效力。近期证据将该分子的机制作用范围从血糖和体重扩展至特定组织区域。SUMMIT心脏磁共振子研究显示,在肥胖合并射血分数保留的心力衰竭患者中,52周时左心室质量和心旁脂肪组织减少。SUMMIT的一项预设糖尿病分层分析确定,这些结构效应部分独立于体重变化。SURPASS心血管结局试验确定,替尔泊肽在心血管方面优于GLP-1单激动作用。
近期一项针对超重或肥胖银屑病关节炎患者的随机临床试验显示,在IL-17A抑制治疗基础上加用双肠促胰素激动剂后,早在第4周即出现关节应答,且这一应答发生在体重显著下降之前。目前组织该领域研究的“多营养素刺激激素”(multi-NuSH)框架阐明了双肠促胰素及多肠促胰素激动作用超越血糖控制的概念范围。针对人和小鼠脂肪细胞的机制研究证实,GIP受体对内脏脂肪库具有直接的生物学效应,该效应在生物学上不同于体重介导的效应。上述各项陈述的文献支持见本记录的“引文”字段。墨西哥的超说明书获取资产。在美国和欧洲,替尔泊肽的可及性受支付方事先授权限制,仅限于狭窄的标签内适应症。在墨西哥,自费获取允许在赞助方主导的试验中无法复制的表型广度临床暴露,包括因胰岛素抵抗、代谢性高血压、肾脏保护及超说明书代谢适应症而接受替尔泊肽的患者。这一药理学特性
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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