FIREFLY 试验:非诺贝特一线治疗原发性胆汁性胆管炎随机评估

本数据集来自 clinicaltrials.gov,收录 FIREFLY 临床试验的元数据,研究药物 Fenofibrate 用于治疗未接受过既往治疗的成人原发性胆汁性胆管炎(PBC)患者,并评估其安全性

Xijing Hospital of Digestive DiseasesXijing Hospital of Digestive Diseases
clinicaltrials
浏览 16
医学影像分类Primary Biliary Cholangitis (PBC)
FIREFLY Trial: Fenofibrate Intervention---Randomized Evaluation in First-Line PBC Therapy

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

FIREFLY 试验:非诺贝特一线治疗原发性胆汁性胆管炎随机评估

本数据集来自 clinicaltrials.gov,收录 FIREFLY 临床试验的元数据,研究药物 Fenofibrate 用于治疗未接受过既往治疗的成人原发性胆汁性胆管炎(PBC)患者,并评估其安全性。试验将 Fenofibrate 与现行标准治疗药物 UDCA 进行对比,主要关注肝脏功能恢复情况(以血液检测 ALP 衡量)及用药后出现的医学问题。受试者被随机分配每日服用 Fenofibrate 加 UDCA 安慰剂,或 UDCA 加 Fenofibrate 安慰剂,持续 12 个月。该数据可用于了解 PBC 一线治疗方案的临床试验设计与比较方向(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:原发性胆汁性胆管炎(PBC)。本临床试验的目标是了解药物 Fenofibrate 能否治疗未接受过既往治疗的成人原发性胆汁性胆管炎(PBC)患者。该试验还将了解 Fenofibrate 的安全性。它旨在回答的主要问题是:Fenofibrate 在帮助肝脏恢复正常功能(通过称为 ALP 的血液检测衡量)方面是否优于标准药物 Ursodeoxycholic?与服用 UDCA 的参与者相比,服用 Fenofibrate 的参与者会出现什么样的医学问题?研究人员将把 Fenofibrate 与活性药物 UDCA(当前标准治疗)进行比较,以了解哪一种效果更好。** 参与者将:被随机分配每天服用 Fenofibrate 加 UDCA 安慰剂,或 UDCA 加 Fenofibrate 安慰剂,持续 12 个月。(他们和他们的医生均

【主题与分类】

主题标签:Primary Biliary Cholangitis (PBC)。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07296458

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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:原发性胆汁性胆管炎(PBC)。本临床试验旨在了解药物非诺贝特能否有效治疗未接受过既往治疗的成人原发性胆汁性胆管炎(PBC)患者,同时还将了解非诺贝特的安全性。该试验旨在回答的主要问题包括:在帮助肝脏恢复正常功能(通过称为ALP的血液检测衡量)方面,非诺贝特是否优于标准药物熊去氧胆酸?与服用UDCA的参与者相比,服用非诺贝特的参与者会出现哪些医疗问题?研究人员将把非诺贝特与活性药物UDCA(当前标准治疗)进行比较,以确定哪种效果更好。参与者将: 被随机分配每天服用非诺贝特加UDCA安慰剂,或UDCA加非诺贝特安慰剂,持续12个月。(参与者和其医生均不会知道其所在组别。)在一年内到诊所就诊5次(第1、3、6、9和12个月),进行检查、血液检测和问卷调查。在某些访视时接受特殊扫描(如FibroScan)以测量肝脏硬度。

鼓励在研究开始时和结束时进行肝活检,以提供有关肝脏健康的详细信息(此项目为可选)。

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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