EASi-KIDNEY™:BI 690517 联合 Empagliflozin 的心肾保护研究

研究面向有进展风险的慢性肾脏病成人,无论是否合并 2 型糖尿病,也无论是否正在使用 ACEi、ARB、Empagliflozin 或其他 SGLT2i 治疗

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clinicaltrials
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蛋白质预测Kidney Disease, Chronic
EASi-KIDNEY™ (The Studies of Heart & Kidney Protection With BI 690517 in Combination With Empagliflozin)

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

EASi-KIDNEY™:BI 690517 联合 Empagliflozin 的心肾保护研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录 EASi-KIDNEY™ 研究,主题为 BI 690517 联合 Empagliflozin 对慢性肾脏病人群的心肾保护作用。研究面向有进展风险的慢性肾脏病成人,无论是否合并 2 型糖尿病,也无论是否正在使用 ACEi、ARB、Empagliflozin 或其他 SGLT2i 治疗。数据可用于分析联合用药对肾功能恶化及相关心血管与心力衰竭住院风险的影响,支持慢性肾脏病与心力衰竭领域的预测建模研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Kidney Disease, Chronic. 本研究面向有进展风险的慢性肾脏病成人开放。患有和不患有 2 型糖尿病的人均可参加本研究。本研究面向服用其他称为血管紧张素转换酶抑制剂(ACEi)或血管紧张素受体阻滞剂(ARB)药物的人开放。已经服用 empagliflozin 或任何其他钠-葡萄糖协同转运蛋白-2 抑制剂(SGLT2i)的人也可以加入。本研究也面向目前不服用任何这些治疗的人开放。本研究的目的是查明一种称为 BI 690517 的药物与一种称为 empagliflozin 的研究药物联合使用时,是否对慢性肾脏病患者有帮助。肾功能恶化会增加肾衰竭、心血管疾病和心力衰竭住院的风险。在一个导入期之后,在此期间参与者

【主题与分类】

主题标签:Kidney Disease, Chronic。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/NCT06531824

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    • 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:慢性肾脏病。本研究面向有进展风险的慢性肾脏病成人患者。无论是否患有2型糖尿病,均可参加本研究。正在服用其他药物,即血管紧张素转换酶抑制剂(ACEi)或血管紧张素受体阻滞剂(ARB)的人群也可参加。已经服用恩格列净或任何其他钠-葡萄糖协同转运蛋白-2抑制剂(SGLT2i)的人群也可加入。目前未服用上述任何治疗药物的人群也可参加本研究。本研究的目的是了解一种名为BI 690517的药物与一种名为恩格列净的研究药物联合使用时,是否对慢性肾脏病患者有帮助。肾功能恶化会增加肾衰竭、心血管疾病和心力衰竭住院的风险。在导入期,确认受试者接受临床上适当的肾素-血管紧张素系统阻断治疗,并已稳定使用恩格列净后,受试者被随机(通过偶然方式)分配到2组中的1组。一组接受BI 690517片剂,另一组接受安慰剂片剂。

安慰剂片外观与BI 690517相似,但不含任何药物。在研究期间,参与者每天服用1片研究药物,同时服用empagliflozin。医生会记录参与者在研究期间肾病恶化、因心力衰竭住院或死于心血管问题的情况。比较两组治疗至这些事件发生的时间,以判断治疗是否有效。研究持续进行,直至发生所需数量的事件,大约需要3至4年。在此期间,参与者在最初6个月内约到研究现场访视5次。之后每6个月到研究现场访视1次。访视时,医生会定期检查参与者的健康状况,采集血液和尿液样本,测量血压和体重,检查肾功能,并记录任何不需要的e

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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