木糖醇用于 IBD 患者艰难梭菌去定植的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕一项随机安慰剂对照剂量探索试验,评估口服木糖醇在 IBD 患者中实现艰难梭菌去定植的安全性与有效性

Brigham and Women's HospitalBrigham and Women's Hospital
clinicaltrials
浏览 8
其他分类Inflammatory Bowel DiseasesClostridioides Difficile Infection
Xylitol Use for Decolonization of C. Difficile in Patients With IBD

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

木糖醇用于 IBD 患者艰难梭菌去定植的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕一项随机安慰剂对照剂量探索试验,评估口服木糖醇在 IBD 患者中实现艰难梭菌去定植的安全性与有效性。受试者为确诊 IBD 且计划在 Brigham and Women's Hospital 接受门诊结肠镜检查或于 Crohn's and Colitis Center 就诊的患者,通过结肠灌洗采样或全粪便筛查艰难梭菌定植,并比较定植与非定植患者的危险因素。数据可用于消化系统疾病与艰难梭菌感染相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Inflammatory Bowel Diseases、Clostridioides Difficile Infection。这项随机安慰剂对照剂量探索试验将评估木糖醇作为口服治疗药物在 IBD 患者人群中实现艰难梭菌去定植的安全性与有效性。已确诊 IBD 诊断、因任何原因计划在 Brigham and Women's Hospital 接受门诊结肠镜检查或在 Crohn's and Colitis Center 进行门诊预约的参与者将有资格接受筛查。参与者将在结肠镜检查期间通过结肠灌洗采样或在门诊预约后通过全粪便筛查艰难梭菌定植。根据临床评分(见入选标准),参与者只能患有非活动性或轻度 IBD 才有资格接受筛查。将通过比较定植与未定植患者来评估定植的危险因素。被发现

【主题与分类】

主题标签:Inflammatory Bowel Diseases、Clostridioides Difficile Infection。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05852587

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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

疾病:炎症性肠病,艰难梭菌感染。这项随机安慰剂对照剂量探索试验将评估木糖醇作为口服治疗药物用于IBD患者群体中艰难梭菌去定植的安全性和有效性。已确诊IBD诊断且因任何原因计划在布莱根妇女医院接受门诊结肠镜检查或在克罗恩病和结肠炎中心预约门诊的参与者将有资格进行筛查。参与者将在结肠镜检查期间通过结肠冲洗取样或在门诊预约后进行全粪便取样,筛查艰难梭菌定植。根据临床评分,参与者仅可患有非活动性或轻度IBD(见入选标准)才有资格进行筛查。将通过比较定植与未定植患者来评估定植的危险因素。被发现已定植的参与者将按1:1:1随机分配至安慰剂组或两个木糖醇剂量组之一。剂量A治疗组将接受每日7.5克木糖醇,通过凝胶胶囊给药,持续4周。剂量B治疗组将接受每日15克木糖醇,通过凝胶胶囊给药,持续4周。

安慰剂组将接受相同的胶囊给药方案,持续4周。受试者将在第4周结束给药,但监测将持续至第52周。受试者和研究团队均将对治疗分组分配保持盲态。评估的主要终点为第8周的去定植化以及至第8周的安全性和耐受性。此外,次要疗效结局包括IBD疾病活动度和CDI的发生情况,将在第8周、第26周和第52周进行评估。疾病活动度和症状将从知情同意开始记录,直至第52周试验访视。用于生物标志物评估和艰难梭菌检测的粪便样本将按照评估计划表在预定试验访视时采集。

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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