X842或兰索拉唑治疗糜烂性食管炎4周安全性、耐受性及愈合率研究及后续4周兰索拉唑治疗症状模式

本数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于糜烂性食管炎的随机、双盲、活性对照、平行组研究。研究包含四个X842治疗组和一个兰索拉唑对照组,按1:1:1:1:1随机分配至X842 25 mg、50 mg、75 mg、100 mg每日两次或兰索拉唑30 mg每日一次

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clinicaltrials
浏览 13
视频分类Erosive Esophagitis
A Study in Patients With Erosive Esophagitis to Investigate Safety, Tolerability, and Healing Rates After 4 Weeks Treatment of X842 or Lansoprazole and Symptom Pattern During Subsequent 4 Weeks Treatment With Lansoprazole

基本信息

模态
视频
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

X842或兰索拉唑治疗糜烂性食管炎4周安全性、耐受性及愈合率研究及后续4周兰索拉唑治疗症状模式

本数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于糜烂性食管炎的随机、双盲、活性对照、平行组研究。研究包含四个X842治疗组和一个兰索拉唑对照组,按1:1:1:1:1随机分配至X842 25 mg、50 mg、75 mg、100 mg每日两次或兰索拉唑30 mg每日一次。患者参与包括筛选、双盲治疗期和开放标签治疗期,约60天。双盲治疗4周后所有患者接受内镜评估,随后接受4周开放标签兰索拉唑治疗。数据可用于评估X842的安全性、耐受性、愈合率及后续症状模式(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:糜烂性食管炎。这是一项随机、双盲、活性对照、平行组设计的研究,包括四个X842组和一个兰索拉唑组。随机分配至X842每日两次(BID)25 mg、50 mg、75 mg、100 mg或兰索拉唑30 mg每日一次(QD)的治疗组,基于1:1:1:1:1方案。每位患者参与研究的持续时间,包括筛选、双盲治疗期和开放标签治疗期,约为60天。患者将被随机分配接受4周双盲治疗,并将获得35天的试验用药品。所有患者将在治疗4周后接受内镜评估。内镜评估后,所有患者将接受后续4周开放标签兰索拉唑治疗。重复症状评估

【主题与分类】

主题标签:Erosive Esophagitis。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05055128

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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

适应症:糜烂性食管炎。这是一项随机、双盲、阳性对照、平行组设计的研究,包括四个X842治疗组和一个兰索拉唑治疗组。受试者将按1:1:1:1:1的比例随机分配至X842每日两次(BID)25 mg、50 mg、75 mg、100 mg或兰索拉唑30 mg每日一次(QD)治疗组。每例患者参与研究的持续时间,包括筛选期、双盲治疗期和开放标签治疗期,约为60天。患者将随机接受为期4周的双盲治疗,并获得35天的试验用药品。所有患者将在治疗4周后接受内镜评估。内镜评估后,所有患者将接受随后为期4周的兰索拉唑开放标签治疗。在此期间将进行重复症状评估以检测症状模式。

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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