Balinatunfib 在克罗恩病或溃疡性结肠炎患者中的长期安全性、耐受性和疗效研究(SPECIFI-IBD-LTS)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 balinatunfib 在克罗恩病或溃疡性结肠炎患者中长期安全性、耐受性和疗效的多国多中心扩展研究

基本信息
资源简介
Balinatunfib 在克罗恩病或溃疡性结肠炎患者中的长期安全性、耐受性和疗效研究(SPECIFI-IBD-LTS)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 balinatunfib 在克罗恩病或溃疡性结肠炎患者中长期安全性、耐受性和疗效的多国多中心扩展研究。研究对象为已完成 SPECIFI-CD(DRI18212)或 SPECIFI-UC(DRI17822)52 周治疗期的受试者。研究按疾病分为 CD 和 UC 两个独立队列,主要评估不同剂量 balinatunfib 的长期安全性与耐受性,指标包括治疗中出现的不良事件、严重不良事件和特别关注不良事件的数量与百分比。可用于炎症性肠病治疗安全性相关的临床研究分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:溃疡性结肠炎、克罗恩病。LTS19689 是一项多国、多中心扩展研究,旨在评估 balinatunfib 在克罗恩病(CD)或溃疡性结肠炎(UC)受试者中的长期安全性、耐受性和疗效,这些受试者已在母研究 SPECIFI-CD(DRI18212)或 SPECIFI-UC(DRI17822)中分别完成 52 周治疗期(接受 balinatunfib 或安慰剂)。 本研究的主要目的是评估不同剂量 balinatunfib 在 CD 或 UC 受试者中的长期安全性和耐受性,以研究期间 CD 或 UC 受试者中出现治疗中出现的不良事件(TEAEs)、严重不良事件(SAEs)和特别关注不良事件(AESIs)的数量和百分比来衡量。 鉴于每种疾病的独特性质,本研究将包含 2 个独立队列:* CD
【主题与分类】
主题标签:Colitis Ulcerative、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/NCT07222189
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07222189
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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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:溃疡性结肠炎、克罗恩病。LTS19689是一项多国、多中心扩展研究,旨在评估balinatunfib在克罗恩病(CD)或溃疡性结肠炎(UC)受试者中的长期安全性、耐受性和有效性,这些受试者已在母研究SPECIFI-CD(DRI18212)或SPECIFI-UC(DRI17822)中完成了52周治疗期(接受balinatunfib或安慰剂治疗)。* 本研究的主要目的是评估不同剂量balinatunfib在CD或UC受试者中的长期安全性和耐受性,通过研究期间CD或UC受试者中出现治疗中出现的不良事件(TEAEs)、严重不良事件(SAEs)和特别关注的不良事件(AESIs)的数量和百分比来衡量。* 鉴于每种疾病的独特性,本研究将包含2个独立的队列:* CD队列:由来自SPECIFI-CD(DRI18212)入组的CD受试者组成。* UC队列:由来自SPECIFI-UC(DRI17822)入组的UC受试者组成。
- 本研究将针对每个队列包含以下研究阶段: * 对于来自各自母研究双盲维持阶段且符合条件的参与者,进行为期最多104周的双盲治疗阶段。 * 对于以下参与者,进行为期最多104周的开标治疗阶段: * 来自母研究双盲期或开标期且符合条件的参与者, * 在LTS19689双盲期间任何时间点符合逃逸标准且符合条件的参与者。 * 治疗结束后为期2周的随访阶段。研究总时长最多为107周,其中治疗时长最多为104周。
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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