阿考替胺与伊托必利治疗消化不良的比较

本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦功能性消化不良(FD)中餐后不适综合征(PDS)的药物管理比较。研究设计为单中心、随机、双盲优效性试验,在巴基斯坦卡拉奇的 Aga Khan University Hospital 开展,计划纳入 368 名 18 至 70 岁符合 ROME

Aga Khan UniversityAga Khan University
clinicaltrials
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其他分类Functioanl DyspepsiaPost Prandial Distress Syndrome
Comparing Acotiamide and Itopride for the Management of Indigestion

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

阿考替胺与伊托必利治疗消化不良的比较

本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦功能性消化不良(FD)中餐后不适综合征(PDS)的药物管理比较。研究设计为单中心、随机、双盲优效性试验,在巴基斯坦卡拉奇的 Aga Khan University Hospital 开展,计划纳入 368 名 18 至 70 岁符合 ROME IV 标准的 FD 患者,直接比较阿考替胺与伊托必利的疗效,以填补两种常用药物缺乏头对头比较的空白。数据可用于消化系统疾病治疗方案的疗效评估与临床决策参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:功能性消化不良、餐后不适综合征。功能性消化不良(FD)定义为无任何潜在系统性或代谢性疾病情况下出现的胃十二指肠症状,影响全球约 8.4% 的人口。阿考替胺和伊托必利均为已确立、市售且已知对管理 FD 有效的药物。然而,目前两种药物之间尚无直接比较,以帮助建立普遍接受的治疗标准。本研究设计为单中心、随机、双盲优效性试验,将在巴基斯坦卡拉奇的 Aga Khan University Hospital 进行。该试验旨在招募 368 名年龄 18 至 70 岁、符合 FD 的 ROME IV 标准、特别是餐后不适综合征(PDS)的参与者。方法学与程序:基线阶段:参与者将经历 7 天基线期 i

【主题与分类】

主题标签:Functioanl Dyspepsia、Post Prandial Distress Syndrome。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07449689

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    • 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:功能性消化不良、餐后不适综合征。功能性消化不良(FD)定义为在无任何潜在全身性或代谢性疾病的情况下出现的胃十二指肠症状,估计影响全球8.4%的人口。阿考替胺和伊托必利均为已确立的、市售药物,已知对管理FD有效。然而,目前尚无这两种药物的直接比较,以帮助建立普遍接受的标准治疗方案。本研究设计为一项单中心、随机、双盲优效性试验,将在巴基斯坦卡拉奇的阿迦汗大学医院进行。该试验旨在招募368名年龄在18至70岁之间、符合FD的ROME IV标准、特别是餐后不适综合征(PDS)的参与者。方法与程序:基线阶段:参与者将经历为期7天的基线期,在此期间他们将停用任何当前的胃肠道药物以清除残留效应。随机化与盲法:参与者将通过计算机生成的程序以1:1的比例随机分配至两个治疗组之一。

为确保双盲,医院药房将阿考替胺和伊托必利封装于外观相同的不透明胶囊中,使其在味道、气味和外观上无法区分。干预:活性治疗阶段持续4周。第1组将在餐前自行口服阿考替胺100mg,每日三次;第2组将在餐前自行口服伊托必利50mg,每日三次。评估:症状严重程度日记:参与者将在为期5周的研究期间每日记录九项特定症状,采用0-3分评分。总体治疗效果(OTE):在第1周和第4周,参与者将使用7点Likert量表评估其症状相较基线的变化。生活质量(QoL):将在基线期结束时(第7天)和治疗期结束时(第4周)施测NPEAN消化不良指数简表(SF-NDI),以评估疾病特异性

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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