CKD合并HCV感染患者的治疗研究
条件:CKD患者的HCV感染(基因4型)。研究持续时间至少6个月,用于治疗和随访。将选择总共五十(50)名合并HCV感染的慢性肾病患者接受DAAs治疗,并按年龄、性别、合并症、血清白蛋白、磷和肌酐清除率进行调整,分为两组

基本信息
资源简介
CKD合并HCV感染患者的治疗研究
条件:CKD患者的HCV感染(基因4型)。研究持续时间至少6个月,用于治疗和随访。将选择总共五十(50)名合并HCV感染的慢性肾病患者接受DAAs治疗,并按年龄、性别、合并症、血清白蛋白、磷和肌酐清除率进行调整,分为两组
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:CKD患者的HCV感染(基因4型)。该研究将在Tanta University Hospitals(Tanta University, Internal Medicine Department, Nephrology and Dialysis Unite and Viral Committee)的CKD合并HCV患者中进行。研究持续时间至少6个月,用于治疗和随访。将选择总共五十(50)名合并HCV感染的慢性肾病患者接受DAAs治疗,并按年龄、性别、合并症、血清白蛋白、磷和肌酐清除率进行调整,分为两组。第1组:25名eGFR大于30ml/min的CKD合并HCV感染患者,将接受Sofosbuvir和Daclatasvir方案治疗12周。第2组:25名eGFR小于30ml/min的CKD合并HCV感染患者,将接受Paritaprevir、Ombitasvir、Ritonavir和Ribavirin治疗12周。将采集血样
【主题与分类】
主题标签:HCV Infection、Genotype 4、CKD Patients、DAAs治疗、Sofosbuvir、Daclatasvir、Paritaprevir。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07770984
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07770984
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:CKD患者的HCV感染(基因型4)。该研究将在坦塔大学医院(坦塔大学内科、肾脏病与透析科及病毒委员会)对伴有CKD的HCV患者进行。研究持续时间至少为6个月,包括治疗和随访。将选取总共五十(50)名伴有HCV感染的慢性肾脏病患者接受DAAs治疗,并按年龄、性别、合并症、血清白蛋白、磷和肌酐清除率进行匹配,分为两组。第1组:25名eGFR大于30ml/min的伴有HCV感染的CKD患者,将接受索磷布韦和达拉他韦方案治疗12周。第2组:25名eGFR小于30ml/min的伴有HCV感染的CKD患者,将接受帕利瑞韦、奥比他韦、利托那韦和利巴韦林治疗12周。将在入组时及定期采集血样,以评估以下指标的血清水平:1. 肝功能检查:• ALT、AST、血清白蛋白和血清胆红素。2. 肾功能检查:• 血清肌酐和尿素。3. 血清电解质:• 血清钙、血清钾和血清磷。4. HCV RNA定量PCR。5.
肝硬化患者的AFP。6. INR。7. 血液透析患者的甲状旁腺激素(PTH)。8. 糖尿病患者的血糖。9. 全血细胞计数(CBC)。健康相关生活质量指标将采用KDQOL 36调查问卷进行评估。研究设计:* 本临床研究为非随机、干预性、前瞻性、开放标签研究组。* HCV状态将根据研究入组时已确立的HCV感染诊断或HCV血清学阳性来确定。* 第1组:25例eGFR˃30ml/min的CKD合并HCV感染患者,将接受索磷布韦400mg/日及达拉他韦60mg/日治疗12周。* 第2组:25例eGFR≤30ml/min的CKD合并HCV感染患者,将接受帕利瑞韦150mg、奥比他韦25mg、利托那韦100mg(Qurevo® 2片/日)及利巴韦林200mg治疗12周。* Qurevo®将给予B组(透析当日,将在透析后给予)
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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