ALG-000184对比富马酸替诺福韦二吡呋酯治疗未治HBeAg阳性及阴性慢性乙型肝炎成人受试者疗效与安全性研究(B-SUPREME)

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项随机、双盲、活性对照、多中心2期研究,评估ALG-000184口服每日一次单药治疗48周对比TDF在未经治疗或当前未治疗的HBeAg阳性及HBeAg阴性成人慢性HBV感染者中的疗效与安全性

Aligos TherapeuticsAligos Therapeutics
clinicaltrials
浏览 14
其他分类Chronic Hepatitis B Infection
A Study Evaluating the Efficacy and Safety of ALG-000184 Compared With Tenofovir Disoproxil Fumarate in Untreated HBeAg-Positive and HBeAg- Negative Adult Subjects With Chronic Hepatitis B (B-SUPREME)

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

ALG-000184对比富马酸替诺福韦二吡呋酯治疗未治HBeAg阳性及阴性慢性乙型肝炎成人受试者疗效与安全性研究(B-SUPREME)

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项随机、双盲、活性对照、多中心2期研究,评估ALG-000184口服每日一次单药治疗48周对比TDF在未经治疗或当前未治疗的HBeAg阳性及HBeAg阴性成人慢性HBV感染者中的疗效与安全性。研究分两部分,共约200例受试者,每部分含主研究及探索性肝活检子研究。数据可用于慢性乙型肝炎治疗方案的疗效与安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:慢性乙型肝炎感染。这是一项随机、双盲、活性对照、多中心2期研究,旨在评估口服(PO)每日一次(QD)ALG-000184单药治疗48周对比TDF在未经治疗(TN)或当前未治疗(CNT)的HBeAg阳性和HBeAg阴性慢性HBV感染受试者(包括慢性感染和/或慢性肝炎)中的疗效与安全性。共约200例合格受试者将入组两个研究部分。第1部分将评估HBeAg阳性慢性HBV感染受试者,第2部分将评估HBeAg阴性慢性HBV感染受试者。每个研究部分将包括一项主研究和一项探索性肝活检子研究。在48周双盲给药期(第48周)之后,所有参与受试者(第1部分和第2部分)将被允许继续

【主题与分类】

主题标签:Chronic Hepatitis B Infection。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06963710

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    • 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。

数据说明

条件:慢性乙型肝炎感染。这是一项随机、双盲、活性对照、多中心2期研究,旨在评估ALG-000184口服(PO)每日一次(QD)单药治疗48周与TDF相比,在初治(TN)或当前未治疗(CNT)的HBeAg阳性和HBeAg阴性慢性HBV感染受试者(包括慢性感染和/或慢性肝炎)中的疗效和安全性。总共约200名符合条件的受试者将在2个研究部分入组。第1部分将评估HBeAg阳性慢性HBV感染受试者,第2部分将评估HBeAg阴性慢性HBV感染受试者。每个研究部分将包括一项主要研究和一项探索性肝活检子研究。在48周双盲给药期(第48周)之后,所有参与受试者(第1部分和第2部分)将被允许转入为期48周(即第48-96周)的开放标签治疗扩展期,在此期间他们将全部接受ALG-000184单药治疗。

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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