艾司奥美拉唑(D961H)治疗日本儿童反流性食管炎、胃溃疡或十二指肠溃疡研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项在日本儿童患者中开展的艾司奥美拉唑(D961H)研究,覆盖反流性食管炎、胃溃疡和十二指肠溃疡

基本信息
资源简介
艾司奥美拉唑(D961H)治疗日本儿童反流性食管炎、胃溃疡或十二指肠溃疡研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项在日本儿童患者中开展的艾司奥美拉唑(D961H)研究,覆盖反流性食管炎、胃溃疡和十二指肠溃疡。受试者按疾病和体重分为四组,分别接受维持治疗或预防胃溃疡/十二指肠溃疡复发,所有受试者均接受 D961H 给药 32 或 52 周,食管胃十二指肠镜检查结果由中心评估委员会审核。数据可用于儿童消化性溃疡及反流性食管炎治疗相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:反流性食管炎、胃溃疡、十二指肠溃疡。受试者根据其疾病和体重被分配到四组。已愈合反流性食管炎维持治疗研究部分的受试者数量: 第1组:年龄1至14岁(体重大于等于10 kg至小于20 kg),维持期,n=5至10 第2组:年龄1至14岁(体重大于等于20 kg),维持期,n=10至20 与长期非甾体抗炎药或低剂量阿司匹林治疗相关的胃溃疡或十二指肠溃疡复发预防研究部分: 第3组:年龄1至14岁(体重大于等于10 kg至小于20 kg),第0周时n=5至10 第4组:年龄1至14岁(体重大于等于20 kg),第0周时n=10至20 所有受试者均接受D961H给药32或52周。所有食管胃十二指肠镜检查结果均由中心评估委员会审核。
【主题与分类】
主题标签:Reflux Esophagitis、Gastric Ulcer、Duodenal Ulcer。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03553563
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03553563
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:反流性食管炎、胃溃疡、十二指肠溃疡。受试者根据其疾病和体重分配至四组。受试者数量:愈合的反流性食管炎维持治疗研究部分:* 第1组:年龄1至14岁(体重大于等于10 kg至小于20 kg),维持期,n=5至10 * 第2组:年龄1至14岁(体重大于等于20 kg),维持期,n=10至20 与长期非甾体抗炎药或低剂量阿司匹林治疗相关的胃溃疡或十二指肠溃疡复发预防研究部分:* 第3组:年龄1至14岁(体重大于等于10 kg至小于20 kg),第0周时n=5至10 * 第4组:年龄1至14岁(体重大于等于20 kg),第0周时n=10至20 所有受试者接受D961H给药32或52周。所有食管胃十二指肠镜检查结果均由中心评估委员会审核,研究基于中心评估委员会的判断进行。数据由研究现场工作人员录入电子数据采集系统,研究期间所有数据均由现场监查员与源数据进行核对。
分析将由阿斯利康或其代表进行。将在数据库锁定前制定并最终确定一份全面的统计分析计划,该计划将描述纳入分析的研究对象人群,以及处理缺失数据、未使用数据和异常数据的程序。本节是对主要和次要终点计划统计分析的小结。对本计划的任何偏离将在临床研究报告中报告。疗效分析拟在疗效分析集上进行。・疗效分析集:所有至少接受1剂研究产品、在维持/预防治疗期间至少进行1次疗效数据评估、且无重要方案偏离的研究对象。所有安全性分析均在安全性分析集上进行。・安全性分析集:所有至少接受1剂研究产品的研究对象
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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