Pasireotide 用于第一代生长抑素类似物控制不佳的肢端肥大症患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦内分泌系统疾病中的肢端肥大症,收录一项 IIIb 期多中心、开放标签、单臂研究,评估 pasireotide LAR 40 mg 与 60 mg 在最大剂量第一代生长抑素类似物治疗下控制不佳的肢端肥大症患者中的疗效与安全性

Novartis PharmaceuticalsNovartis Pharmaceuticals
clinicaltrials
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其他分类Acromegaly
Pasireotide in Patients With Acromegaly Inadequately Controlled With First Generation Somatostatin Analogues

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

Pasireotide 用于第一代生长抑素类似物控制不佳的肢端肥大症患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦内分泌系统疾病中的肢端肥大症,收录一项 IIIb 期多中心、开放标签、单臂研究,评估 pasireotide LAR 40 mg 与 60 mg 在最大剂量第一代生长抑素类似物治疗下控制不佳的肢端肥大症患者中的疗效与安全性。研究对象为接受至少 3 个月高剂量第一代生长抑素类似物仍控制不佳者,并按是否来自 octreotide LAR 40 mg 已获批国家分组,部分患者先接受 3 个月 run-in 期。数据可用于了解该人群的治疗方案与结局评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:肢端肥大症。这是一项 IIIb 期多中心、开放标签、单臂研究,旨在评估 pasireotide LAR 40 mg 和 60 mg 在最大剂量第一代生长抑素类似物治疗下控制不佳的肢端肥大症患者中的疗效和安全性。该研究将纳入接受高剂量第一代生长抑素类似物治疗至少 3 个月仍控制不佳的患者。患者将被分为两组。第 1 组由来自筛选时 octreotide LAR 40mg 已获批用于治疗肢端肥大症国家的、接受 octreotide LAR 30 mg 治疗的患者组成。这些患者将开始为期 3 个月的 run-in 期,接受 40mg octreotide 治疗,之后才被视为符合进入核心治疗期的资格。完成 3 个月治疗后,在第四次注射前,将评估平均 GH 和 IGF-1。

【主题与分类】

主题标签:Acromegaly。本站分类:内分泌系统疾病/肢端肥大症。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02354508

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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

适应症:肢端肥大症。这是一项IIIb期、多中心、开放标签、单臂研究,旨在评估帕瑞肽长效释放剂40 mg和60 mg在最大剂量第一代生长抑素类似物治疗下控制不佳的肢端肥大症患者中的疗效和安全性。该研究将纳入接受高剂量第一代生长抑素类似物治疗至少3个月但仍控制不佳的患者。患者将被分为两组。第1组包括在筛选时所在国家已批准奥曲肽长效释放剂40 mg用于治疗肢端肥大症,且正在接受奥曲肽长效释放剂30 mg治疗的患者。这些患者将开始为期3个月的导入期,接受40 mg奥曲肽治疗,之后才被视为符合进入核心治疗阶段的资格。完成3个月治疗后,在第四次注射前,将评估平均GH和IGF-1水平。达到生化控制的患者将被视为筛选失败,不符合进入研究核心阶段的资格。他们将在本研究范围之外继续接受奥曲肽长效释放剂40 mg治疗。

第2组由在筛选时奥曲肽40mg尚未获批的国家中接受奥曲肽LAR 30mg治疗的患者组成。该组还包括已接受奥曲肽LAR 40mg或兰瑞肽ATG 120mg治疗的患者。患者在筛选前应已接受第一代SSA治疗至少3个月。符合条件的患者可直接进入研究的核心治疗阶段。该患者人群无需进行导入期。在核心治疗阶段,患者将开始接受帕瑞肽LAR 40mg每4周一次的治疗。在第12周时,将评估平均GH值和IGF-1值。第12周时未达到生化控制且对帕瑞肽LAR 40mg无任何耐受性问题的患者,剂量将增加至60mg。第12周时已达到生化控制的患者将维持

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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