丙氨酰谷氨酰胺补充用于艰难梭菌感染治疗 (ACT)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项关于丙氨酰谷氨酰胺(AQ)补充用于艰难梭菌感染(CDI)治疗的II期随机、安慰剂对照、双盲、剂量递增研究

University of VirginiaUniversity of Virginia
clinicaltrials
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其他预测Clostridioides Difficile InfectionClostridium Difficile InfectionClostridium Difficile DiarrheaClostridia Difficile Colitis
Alanyl-glutamine Supplementation for C. Difficile Treatment (ACT)

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

丙氨酰谷氨酰胺补充用于艰难梭菌感染治疗 (ACT)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项关于丙氨酰谷氨酰胺(AQ)补充用于艰难梭菌感染(CDI)治疗的II期随机、安慰剂对照、双盲、剂量递增研究。研究对象为18岁及以上住院患者或转诊至UVA艰难梭菌门诊或Carilion医院的CDI病例,AQ以0、4、24、44克剂量口服给药十天,同时接受标准治疗(口服万古霉素或fidaxomicin)。研究假设AQ可降低治疗后60天复发(主要结局)和死亡率(次要结局),并与肠道及全身炎症减轻和肠道微生物改善相关。数据可用于探索营养补充对CDI预后的预测价值(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:Clostridioides Difficile感染、Clostridium Difficile感染、Clostridium Difficile腹泻、Clostridia Difficile结肠炎。这是一项II期随机、安慰剂对照、双盲、剂量递增研究,旨在确定AQ在0、4、24和44克剂量下口服给药十天,同时联合标准治疗(在UVa口服万古霉素或fidaxomicin)用于住院CDI患者、转诊至UVA C. difficile门诊或Carilion医院的患者(年龄18岁及以上)时的最佳有效剂量和安全性。研究者的假设是AQ将在治疗后60天减少复发(主要结局)和死亡率(次要结局)。此外,研究者假设丙氨酰谷氨酰胺补充将与肠道和全身炎症减轻以及肠道微生物改善相关。

【主题与分类】

主题标签:Clostridioides Difficile Infection、Clostridium Difficile Infection、Clostridium Difficile Diarrhea、Clostridia Difficile Colitis。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04305769

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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

病症:艰难拟梭菌感染、艰难梭菌感染、艰难梭菌腹泻、艰难梭菌结肠炎。这是一项II期随机、安慰剂对照、双盲、剂量探索研究,旨在确定AQ在0、4、24和44克剂量下口服给药十天,与标准治疗(弗吉尼亚大学采用的口服万古霉素或非达霉素)同时进行时的最佳有效剂量和安全性,研究对象为住院的CDI病例、被转诊至UVA艰难梭菌诊所或Carilion医院的人员,年龄18岁及以上。研究者的假设是,AQ将减少治疗结束后60天时的复发(主要结局)和死亡率(次要结局)。此外,研究者假设丙氨酰谷氨酰胺补充将与肠道和全身炎症减轻以及肠道微生物和代谢谱改善相关。研究者计划入组260名患者,平均分为4组。入组后,参与者将被随机分配接受4、24或44克AQ或安慰剂(水)。研究药物每天给药一次,口服或经肠给药(如果存在饲管)。

由于研究者将在较长时间内招募受试者,将采用区组随机化以确保在整个试验过程中维持相对的时间平衡。参与者在治疗期间将每日接受随访以监测不良事件,治疗后60天内每周随访一次以监测复发和生存情况。将在第0天、第10天和第70天采集血液、尿液和粪便标本,用于检测炎症标志物以及微生物和代谢谱分析。对于无法或拒绝亲自到访的参与者,研究者将允许进行虚拟访视并寄送研究药物。如果无法亲自到访,可省略抽血,并允许寄送尿液和粪便标本。还将根据需要提供样本采集容器,以便将样本运送至参与者下一次预定的随访访视。用于所有初始基线特征和d的数据集

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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