评估VAD044在HHT患者中的安全性与有效性
条件：遗传性出血性毛细血管扩张症（HHT）。第一部分：在被告知研究及潜在风险后，所有给予书面知情同意的患者将接受为期两个月的筛查和观察期，以确定是否符合研究入组资格
基本信息
资源简介
评估VAD044在HHT患者中的安全性与有效性
该数据集围绕一项针对遗传性出血性毛细血管扩张症（HHT）患者的临床研究展开，研究名称为“Assess Safety and Efficacy of VAD044 in HHT Patients”，来源为clinicaltrials.gov，归类于心血管系统疾病下的遗传性出血性毛细血管扩张症。研究设计分为两部分：第一部分采用随机、双盲、安慰剂对照的方式，评估VAD044在HHT患者中的安全性与有效性；第二部分为开放标签扩展研究，供完成第一部分的患者继续参与。数据集主题标签为Hereditary Hemorrhagic Telangiectasia (HHT)，短描述概括了研究条件及第一部分的核心流程，即患者在知情同意后进入为期两个月的筛查和观察期以确定入组资格。
【数据集背景】
该数据集所对应的研究聚焦于遗传性出血性毛细血管扩张症（HHT）这一心血管系统疾病。HHT是一种遗传性血管发育异常疾病，常涉及出血和血管畸形等临床问题。本研究的目的是评估VAD044在HHT患者中的安全性和有效性。研究由clinicaltrials.gov收录，属于临床研究注册信息。源站描述中明确列出了研究条件为Hereditary Hemorrhagic Telangiectasia (HHT)，并说明了研究分为两个部分，第一部分为随机双盲安慰剂对照试验，第二部分为开放标签扩展研究。数据集的主题标签同样指向HHT，表明其核心关注点在于该疾病人群的干预评估。
【数据内容】
数据集内容主要来源于clinicaltrials.gov上关于VAD044在HHT患者中安全性和有效性评估的研究记录。源站描述提供了研究设计的关键信息：第一部分中，患者在知情同意后接受为期两个月的筛查和观察期，以确定是否符合研究入组资格。在第0天，符合资格要求的患者将以1:1:1的比例被随机分配至30mg VAD044（每日一次）、40mg VAD044（每日一次）或安慰剂（每日一次），随机化采用双盲方式，参与者和研究者均不知晓分组。第二部分为开放标签扩展研究，已完成第一部分的患者可以参与。患者可在第一部分最后一次访视后立即转入，或根据自身便利和可用时间在任何时间转入，但不得超过第一部分最后一次访视（第12次访视）后8个月的时间范围。第二部分中所有患者将接受30mg VAD044。源站描述在“30 mg of VAD044 o”处截断，后续内容未完整提供。除上述信息外，数据集的具体字段结构、变量类型、样本量、统计方法等未在源站描述中体现。
【采集与来源】
该数据集的来源站为clinicaltrials.gov，属于临床研究注册与结果信息平台。数据采集基于一项在HHT患者中开展的VAD044临床研究。源站描述显示，研究采用随机、双盲、安慰剂对照的设计，并设有开放标签扩展阶段。患者需经过书面知情同意、两个月的筛查和观察期，随后符合条件者进入随机化阶段。数据来源为研究注册信息，而非原始患者数据或电子健康记录。采集过程中涉及的时间节点包括筛查和观察期（两个月）、第0天随机化、第一部分最后一次访视（第12次访视）以及第二部分转入的时间窗口（不超过第12次访视后8个月）。源站未提供具体的采集机构、数据管理方式、数据字典或原始数据获取途径。
【适用场景】
该数据集适用于了解VAD044在遗传性出血性毛细血管扩张症患者中的临床研究设计，包括随机双盲安慰剂对照试验和开放标签扩展研究的流程。潜在应用场景包括：临床研究人员参考研究方案设计，如剂量分组（30mg、40mg、安慰剂）、随机化比例（1:1:1）、双盲设置和筛查观察期长度；系统评价或荟萃分析研究者识别相关临床试验注册信息；患者或家属了解HHT相关研究的研究条件与参与流程；医学信息学人员利用主题标签和分类进行疾病-干预关联分析。此外，该数据集可用于追踪VAD044这一干预措施在HHT领域的研发进展。由于源站描述仅提供研究设计框架，未包含结果数据，因此不适用于疗效或安全性的定量分析。
【使用方法】
使用该数据集时，可依据来源站clinicaltrials.gov的注册信息，提取研究名称、疾病条件、干预措施、研究阶段和设计特征。具体操作包括：识别研究第一部分为随机双盲安慰剂对照试验，第二部分为开放标签扩展研究；关注剂量分组为30mg VAD044、40mg VAD044和安慰剂，均为每日一次；注意随机化比例为1:1:1，双盲对象包括参与者和研究者；了解筛查和观察期为两个月，第0天进行随机化；掌握第二部分转入时间窗口为第一部分第12次访视后不超过8个月。用户可将该数据集与HHT相关的其他临床研究注册信息进行交叉比对，或用于构建疾病-干预知识图谱。由于源站描述未提供数据下载链接、API接口或原始数据格式，实际使用需通过clinicaltrials.gov平台检索该研究记录。
【质量与限制】
该数据集的信息完整性受限于源站描述。源站描述在“All patients in Part II will receive 30 mg of VAD044 o”处截断，导致第二部分给药方案的完整描述缺失。此外，源站未提供样本量、主要终点、次要终点、统计分析方法、研究起止日期、申办方信息、入组标准与排除标准的详细条目、不良事件报告或结果数据。数据质量方面，由于来源为临床试验注册平台，信息通常经过一定审核，但描述截断可能影响对研究全貌的理解。该数据集不包含患者个体数据，因此无法用于个体水平分析。在引用或解读时，需注意其仅为研究注册信息，不能替代完整的研究方案或结果发表。源站未提供关于数据更新频率、版本控制或错误校正机制的信息。
【引用与许可】
该数据集的来源站为clinicaltrials.gov，引用时应注明研究名称“Assess Safety and Efficacy of VAD044 in HHT Patients”及来源平台clinicaltrials.gov。关于许可信息，源站未提供具体的使用条款、数据共享协议或版权声明。用户需遵循clinicaltrials.gov平台的一般使用政策。源站未提供该数据集的直接引用格式、DOI或访问权限说明。在学术或商业用途中，建议直接查阅clinicaltrials.gov上的原始记录以获取最新和完整信息。源站未提供关于数据再分发、修改或商业使用的明确许可。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05406362
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 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
适应症：遗传性出血性毛细血管扩张症（HHT）。第一部分：在被告知研究相关信息及潜在风险后，所有签署书面知情同意书的患者将接受为期两个月的筛查和观察期，以确定是否符合入组条件。第0天，符合入组要求的患者将以双盲方式（受试者和研究者均设盲）按1：1：1的比例随机分配至30mg VAD044（每日一次）、40mg（每日一次）或安慰剂（每日一次）组。第二部分：完成第一部分研究的患者可参加开放标签扩展研究（第二部分）。患者可在第一部分末次访视后立即转入，或根据自身方便和时间安排在任何时间转入，但须在第一部分末次访视（第12次访视）后不超过8个月的时间范围内。第二部分所有患者将接受30mg VAD044每日一次治疗，持续前4周，此后日剂量可增加至40mg每日一次，最长可达36个月。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
