依那普利口服分散微片治疗儿童扩张型心肌病所致心力衰竭
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为依那普利口服分散微片(ODMTs)用于儿童心力衰竭的治疗研究。研究对象为因扩张型心肌病导致心力衰竭的儿童,属于欧盟 FP7 资助的 LENA 项目中的 WP08 试验

基本信息
资源简介
依那普利口服分散微片治疗儿童扩张型心肌病所致心力衰竭
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为依那普利口服分散微片(ODMTs)用于儿童心力衰竭的治疗研究。研究对象为因扩张型心肌病导致心力衰竭的儿童,属于欧盟 FP7 资助的 LENA 项目中的 WP08 试验。受试儿童年龄在 1 个月至 12 岁以下,既往未接受依那普利治疗或由 ACE 抑制剂转换而来,经个体化滴定后接受最佳剂量治疗最长 8 周,并可加入为期 10 个月的安全性随访研究。数据可用于儿童心力衰竭用药剂量与安全性相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:心力衰竭、扩张型心肌病。本临床试验是欧洲委员会(FP7)资助的“LENA”(从新生儿到青少年的依那普利标签)项目的三项临床试验之一:50 名因扩张型心肌病导致心力衰竭的儿童(LENA-工作包(WP)08 试验)和 50 名因先天性心脏病导致心力衰竭的儿童(LENA-WP09 试验)在经过彻底的个体化滴定后,接受最佳剂量的依那普利 ODMTs 治疗最长 8 周,并受邀加入为期 10 个月的安全性随访研究(LENA-WP10 试验)。在本 WP08 试验中,年龄在 1 个月至 12 岁以下、未接受过依那普利治疗或从血管紧张素转换酶(ACE)抑制剂预处理转换而来的儿童,接受初始剂量以在做出首次剂量决定前观察 8 小时内的反应。始终在最多 7 天后
【主题与分类】
主题标签:Heart Failure、Dilated Cardiomyopathy。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/NCT02652728
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02652728
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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
疾病:心力衰竭、扩张型心肌病。本临床试验是欧洲委员会(FP7)资助的“LENA”(从新生儿到青少年依那普利标签)项目三项临床试验之一:50名因扩张型心肌病导致心力衰竭的儿童(LENA-工作包(WP)08试验)和50名因先天性心脏病导致心力衰竭的儿童(LENA-WP09试验)在接受彻底、个体化剂量调整后,使用最佳剂量的依那普利口崩片(ODMTs)治疗长达8周,并受邀参加为期10个月的安全性随访研究(LENA-WP10试验)。在WP08试验中,1个月至12岁以下的儿童,未接受过依那普利治疗或从血管紧张素转换酶(ACE)抑制剂预处理转换而来,接受初始剂量以观察8小时内的反应,然后才决定首次剂量。总是在最多7天后,在医院给予下一个更高剂量,对患者进行4小时监护,然后总是2小时监护,之后才决定下一个给药周期的处方剂量。
在本研究方案中,定义了一个与成人目标剂量相近的目标剂量(70岁成人使用20毫克依那普利,相当于0.282毫克/千克/天的依那普利)。可提供0.25毫克和1毫克的依那普利口服速溶膜剂(ODMTs),以便进行个体化剂量滴定方案。根据体重,在为期12小时(药代动力学,PK)和6小时(药效动力学,PD)的完整PK/PD日内收集一次PK和PD数据,并在每次剂量滴定访视和每两周一次的研究控制访视时采集单次PK/PD样本,直至治疗8周后的末次访视。每次访视时进行血压和肾脏监测,之后才决定下一治疗阶段的剂量水平。作为子研究,增加了药物基因组学和代谢组学探索性研究,以更好地理解潜在疾病、其进展以及ACE抑制对心脏结局和肾功能的影响。
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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