Vedolizumab 在儿童及青少年溃疡性结肠炎或克罗恩病中的长期扩展研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Vedolizumab SC 在儿童及青少年中重度活动性溃疡性结肠炎(UC)或克罗恩病(CD)中的长期扩展研究

TakedaTakeda
clinicaltrials
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其他预测Ulcerative ColitisCrohn's Disease
A Long-Term Extension Study of Vedolizumab in Children and Teenagers With Ulcerative Colitis (UC) or Crohn's Disease (CD)

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

Vedolizumab 在儿童及青少年溃疡性结肠炎或克罗恩病中的长期扩展研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Vedolizumab SC 在儿童及青少年中重度活动性溃疡性结肠炎(UC)或克罗恩病(CD)中的长期扩展研究。研究计划入组约 70 名受试者,分为治疗队列与观察队列,受试者继续接受与母研究 VedolizumabSC-3003(NCT06100289)末次给药相同的剂量和频率。治疗队列按 1:1 随机分配至预充式注射器联合自动注射笔(PFS+AI)或预充式注射器联合针头安全装置(PFS+NSD),剂量为 Vedolizumab 108 mg。数据可用于评估长期安全性及治疗相关结局(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:溃疡性结肠炎、克罗恩病。本研究测试的药物为 Vedolizumab SC。Vedolizumab SC 正在被测试用于治疗中度至重度活动性 UC 或 CD 的儿科受试者。本研究将考察接受 vedolizumab SC 的儿科受试者的长期安全性特征。该研究将入组约 70 名受试者。本扩展研究包括一个治疗队列和一个观察队列。受试者将继续接受与母研究 VedolizumabSC-3003(NCT06100289)末次给药时相同的 Vedolizumab SC 剂量和频率。对于治疗队列,受试者将被随机(1:1)分配接受预充式注射器(PFS)作为自动注射笔的一部分(PFS+AI)或带有针头安全装置的 PFS(PFS+NSD)中的 vedolizumab: 治疗队列:Vedolizumab 108 毫克(mg)PFS+AI 治疗队列

【主题与分类】

主题标签:Ulcerative Colitis、Crohn's Disease。本站分类:消化系统疾病/炎症性肠病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06405087

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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

疾病:溃疡性结肠炎、克罗恩病。本研究正在测试的药物为Vedolizumab SC。Vedolizumab SC正在被测试用于治疗中度至重度活动性UC或CD的儿科受试者。本研究将考察接受Vedolizumab SC的儿科受试者的长期安全性特征。该研究将入组约70名受试者。这项扩展研究包括一个治疗队列和一个观察队列。受试者将继续接受与母研究VedolizumabSC-3003(NCT06100289)末次给药时相同的Vedolizumab SC剂量和频率。对于治疗队列,受试者将被随机(1:1)分配接受以下两种方式之一的Vedolizumab:预充式注射器(PFS)作为自动注射笔的一部分(PFS+AI),或带有针头安全装置的PFS(PFS+NSD):* 治疗队列:Vedolizumab 108毫克(mg)PFS+AI * 治疗队列:Vedolizumab 108 mg PFS+NSD 这项多中心试验将在全球开展。参与本研究的总时间最长为自研究首次给药起2年。

治疗队列的参与者将在末次研究药物给药后接受为期18周的安全性随访访视。不符合治疗队列入选条件的参与者将纳入观察队列,并在VedolizumabSC-3003研究(NCT06100289)期间接受末次维得利珠单抗皮下注射后接受约2年的随访。

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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