Trimedat® 76,95 mg 口崩片与 100 mg 片剂健康志愿者药代动力学、生物等效性及安全性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项在健康志愿者中开展的药代动力学、生物等效性与安全性研究,比较受试药 Trimedat® 76,95 mg 口崩片与参比药 Trimedat® 100 mg 片剂在空腹条件下的表现

基本信息
资源简介
Trimedat® 76,95 mg 口崩片与 100 mg 片剂健康志愿者药代动力学、生物等效性及安全性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项在健康志愿者中开展的药代动力学、生物等效性与安全性研究,比较受试药 Trimedat® 76,95 mg 口崩片与参比药 Trimedat® 100 mg 片剂在空腹条件下的表现。研究关注的适应症涵盖肠易激综合征、胆石病、胃食管反流病、胆道运动障碍及胆囊切除术后综合征。数据集以消化系统疾病/其他为分类,围绕药物在人体内的吸收、分布、代谢与排泄特征,以及两种剂型之间是否达到生物等效、受试制剂的安全性表现等核心问题组织信息,为相关临床研究与药物开发提供参考。
【数据集背景】
该数据集对应的研究聚焦于 Trimedat® 两种口服剂型的比较:受试药为 76,95 mg 口崩片,参比药为 100 mg 片剂。研究在健康志愿者中、空腹条件下开展,旨在评估受试制剂的药代动力学特征、安全性,并建立其与参比制剂之间的生物等效性。所涉疾病背景包括肠易激综合征、胆石病、胃食管反流病、胆道运动障碍和胆囊切除术后综合征,这些适应症构成了该药物潜在临床应用的方向。
【数据内容】
数据集收录的内容围绕上述研究展开,涵盖药代动力学、生物等效性与安全性三类评价维度。药代动力学部分关注药物在健康志愿者体内的动态变化;生物等效性部分关注两种剂型在相同给药条件下是否具有可比的表现;安全性部分关注受试制剂在健康人群中的耐受与安全表现。主题标签包括肠易激综合征、胆石病、胃食管反流病、胆道运动障碍及胆囊切除术后综合征。具体受试者数量、给药剂量方案、采样时间点、检测指标数值与统计结果等,源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov,属于临床试验注册信息。研究类型为在健康志愿者中进行的药物比较研究,给药条件为空腹状态。除来源站与上述研究设计要素外,研究实施机构、研究者信息、招募时间与地点等,源站未提供。
【适用场景】
该数据集可用于了解 Trimedat® 口崩片与片剂在健康志愿者中的药代动力学、生物等效性与安全性研究设计思路,适合作为消化系统疾病相关药物治疗研究的参考材料,也可为关注口服剂型替换与生物等效性评价的研究者、临床医生及药物开发人员提供背景信息。由于数据仅涉及健康志愿者与空腹条件,不宜直接外推至患者人群或其他给药条件。
【使用方法】
使用时应以 clinicaltrials.gov 上的原始注册信息为准,结合研究目的理解药代动力学、生物等效性与安全性三类终点之间的关系。引用具体研究结论前,需核对源站记录的完整内容;对源站未提供的细节,不应自行补充或推断。
【质量与限制】
该数据集为临床试验注册信息,其完整性与准确性取决于源站记录。受试者规模、具体药代动力学参数、生物等效性判定结果及安全性事件数据等关键细节,源站未提供,因此无法据此进行定量分析或独立验证。研究仅在健康志愿者、空腹条件下开展,结果的外推范围有限。
【引用与许可】
引用时应注明数据来源于 clinicaltrials.gov 及对应研究标题。许可与使用条款源站未提供。
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07421011
标准获取流程:
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- 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:肠易激综合征、胆石病、胃食管反流病、胆道运动障碍、胆囊切除术后综合征。本研究旨在评价研究药物Trimedat® 76.95 mg口崩片与参比药物Trimedat® 100 mg片剂在空腹条件下健康受试者中的药代动力学特征、安全性,并确立两者的生物等效性。
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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