VELGRAFT 活细胞构建物治疗已形成肉芽组织的慢性糖尿病足溃疡的 I 期研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 VELGRAFT 这种活细胞构建物用于治疗已形成肉芽组织的慢性糖尿病足溃疡的 I 期研究

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clinicaltrials
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其他Diabetic Foot Ulcer (DFU)Granulation of Chronic Diabetic Wounds
Phase 1 Study of VELGRAFT, a Living Cellular Construct, in the Management of Chronic Diabetic Foot Ulcers Which Have Attained Granulation Tissue

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

VELGRAFT 活细胞构建物治疗已形成肉芽组织的慢性糖尿病足溃疡的 I 期研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 VELGRAFT 这种活细胞构建物用于治疗已形成肉芽组织的慢性糖尿病足溃疡的 I 期研究。研究为前瞻性、随机、双盲、活性对照设计,最多纳入 24 名患者,分为两部分:Part A 以剂量递增方式纳入 12 名患者以确定最大耐受应用量,Part B 将 12 名或更多患者按 1:1 随机分配至 VELGRAFT 组和对照组。若 Part A 在 Cohort 4 前停止,Part B 患者数将相应增加。数据可用于糖尿病足溃疡治疗相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:糖尿病足溃疡(DFU)、慢性糖尿病创面肉芽形成。这项 I 期研究是一项前瞻性、随机、双盲、活性对照研究,最多纳入 24 名患者。研究将分 2 部分进行:Part A 将纳入 12 名患者,采用剂量递增方案以确定 VELGRAFT 的最大耐受应用量(最多 4 个队列,每个队列 3 名患者);Part B 将纳入 12 名或更多患者,按 1:1 随机分配至 VELGRAFT 组(应用次数基于 Part A)和对照组。如果 Part A 的剂量递增在 Cohort 4 之前停止,即 Part A 入组少于 12 名患者,则 Part B 的患者数将相应增加。例如,如果 Part A 的剂量递增在 Cohort 3 后停止(即 Part A 入组 9 名受试者),则 Part B 将纳入 14 名患者(因为需要偶数名患者

【主题与分类】

主题标签:Diabetic Foot Ulcer (DFU)、Granulation of Chronic Diabetic Wounds。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07498218

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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:糖尿病足溃疡(DFU)、慢性糖尿病创面肉芽形成。本I期研究为一项前瞻性、随机、双盲、阳性对照研究,受试者最多24例。研究分两部分进行:A部分将纳入12例患者,采用剂量递增方案,以确定VELGRAFT的最大耐受应用剂量(最多4个队列,每队列3例患者);B部分将纳入12例或更多患者,按1:1随机分配至VELGRAFT组(应用次数依据A部分确定)和对照组。若A部分剂量递增在第4队列之前停止,即A部分入组患者少于12例,则B部分患者数量将相应增加。例如,若A部分剂量递增在第3队列后停止(即A部分入组9例受试者),则B部分将纳入14例患者(因1:1随机化需要偶数例患者),使该I期研究总计入组23例患者。所有患者的治疗期为12周,期间每周对DFU应用一次VELGRAFT或标准湿性敷料。治疗期结束后,将在第24周进行最终随访。

受试者参与预计最长持续183天。在A部分,符合条件的患者将进入剂量递增方案,该方案包括4个队列。第1队列的患者将接受总共1次VELGRAFT应用,第2队列将接受总共2次VELGRAFT应用,第3队列将接受总共3次VELGRAFT应用,第4队列将接受总共4次VELGRAFT应用。每个队列中的3名受试者将根据下文定义的递增方案接受VELGRAFT治疗。所有入组同一队列的受试者将连续监测不良事件。每个队列中的受试者将以交错方式入组,受试者之间的交错间隔为14天,以便充分捕捉任何安全性信号。递增至下一队列的决定将遵循下文定义的步骤。递增

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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