Lactobacillus LB 后生元在免疫功能低下腹泻患儿中的安全性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Lactobacillus LB 后生元在免疫功能低下腹泻患儿中的安全性评估

Hospital Infantil de Mexico Federico GomezHospital Infantil de Mexico Federico Gomez
clinicaltrials
浏览 12
其他分类Diarrhea
Safety of Lactobacillus LB Postbiotic in Immunocompromised Paediatric Patients With Diarrhoeal Disease

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

Lactobacillus LB 后生元在免疫功能低下腹泻患儿中的安全性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Lactobacillus LB 后生元在免疫功能低下腹泻患儿中的安全性评估。源站描述显示,这是一项前瞻性、干预性、单中心、开放标签的 1 期临床试验,将在墨西哥 Federico Gomez 儿童医院开展,受试者为住院的免疫功能低下腹泻患儿,入组后每日两次接受 Lactobacillus LB(Lactéol®)冲剂,持续 14 天。数据可用于了解该后生元在儿童腹泻人群中的安全性研究设计、受试者筛选与知情同意流程,以及相关主题标签下的临床试验信息整理与检索(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:腹泻。这项前瞻性、干预性、单中心、开放标签的 1 期临床试验旨在评估后生元 Lactobacillus LB 在免疫功能低下腹泻患儿中的安全性,将在墨西哥 Federico Gomez 儿童医院进行。患者将由研究者从住院患者中筛选。对于符合条件的儿童,将邀请其父母参与研究并提供书面知情同意;对于 8 岁及以上的患者,还需要知情同意。一旦入组,患者的人口学和分层信息将在适用时从临床记录中获取,若不适用,则由研究者直接收集。根据研究者评估,无论病因如何,存在免疫功能低下的患者将接受 Lactobacillus LB(Lactéol®)冲剂,每日两次,持续 14 天。

【主题与分类】

主题标签:Diarrhea。本站分类:消化系统疾病/腹泻。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07758933

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    • 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。

数据说明

条件:腹泻。这项前瞻性、干预性、单中心、开放标签的1期临床试验旨在评估后生元Lactobacillus LB在患有腹泻疾病的免疫功能低下儿科患者中的安全性,将在墨西哥Federico Gomez儿童医院进行。患者将由研究人员从住院患者中筛选。对于符合条件的儿童,将邀请其父母参与研究并提供书面同意;对于8岁及以上的患者,还需要获得知情同意。一旦入组,患者的人口统计学和分层信息将在适用时从临床记录中获取,若不适用,则由研究者直接收集。根据研究者评估,无论原因为何,免疫功能低下的患者将接受Lactobacillus LB(Lactéol®)袋装制剂,每日两次;对于急性腹泻病患者(发病<72小时),持续14天;对于慢性腹泻病患者(≥15天),持续28天。

患者住院接受治疗期间将继续随访,而治疗期间出院的患者将通过每周一次的电话继续随访,并在干预结束时在门诊对结局变量进行最终评估。每次评估时都将收集有关不良事件的数据,以及腹泻停止(24小时内排便少于3次或恢复 habitual 排便频率)和粪便稠度改善(Bristol粪便量表至少降低1分)的数据。之后,将通过二项检验确定不良事件的有无。由于疗效评估不是本研究的主要目标,疗效将作为探索性变量,以二项检验评估疗效终点的有无。如果可行,结果可按营养状况、腹泻发作时间和治疗依从性进行分层。

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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