丙氨酰谷氨酰胺补充标准治疗艰难梭菌感染

该数据集来自clinicaltrials.gov,针对住院的50岁及以上首次发生非复杂性艰难梭菌感染(CDI)患者,开展II期随机、安慰剂对照、双盲、剂量递增研究,评估口服AQ(0、4、24、44 g)联合标准治疗(口服万古霉素)10天的有效剂量与安全性

University of VirginiaUniversity of Virginia
clinicaltrials
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其他预测Clostridium Difficile Infection
Alanyl-glutamine Supplementation of Standard Treatment for C. Difficile Infection

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标准治疗艰难梭菌感染

该数据集来自clinicaltrials.gov,针对住院的50岁及以上首次发生非复杂性艰难梭菌感染(CDI)患者,开展II期随机、安慰剂对照、双盲、剂量递增研究,评估口服AQ(0、4、24、44 g)联合标准治疗(口服万古霉素)10天的有效剂量与安全性。主要假设是AQ可降低治疗后60天复发(主要结局)和死亡率(次要结局),并改善肠道及全身炎症、肠道微生物与代谢谱。计划入组260例,均分4组。数据可用于预测复发风险、死亡率及生物标志物变化(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:艰难梭菌感染。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 g剂量下口服给药十天,同时联合标准治疗(UVa口服万古霉素)对50岁及以上住院的首次发生非复杂性CDI患者的最佳有效剂量和安全性。我们的假设是AQ将减少治疗后60天的复发(主要结局)和死亡率(次要结局)。此外,我们假设丙氨酰谷氨酰胺补充与肠道和全身炎症减少以及肠道微生物和代谢谱改善相关。我们计划入组260名患者,均分至4个组。入组后,参与者将被随机分配接受4、24或44 g的AQ或安慰剂(水

【主题与分类】

主题标签:Clostridium Difficile Infection。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/NCT02053350

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:艰难梭菌感染。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(在UVa口服万古霉素)同时进行,用于50岁及以上住院患者中首次发生的非复杂性CDI病例时的最佳有效剂量和安全性。我们的假设是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,我们假设丙氨酰-谷氨酰胺补充剂将与肠道和全身炎症减少以及肠道微生物和代谢谱改善相关。我们计划入组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(如果有喂养管)。由于我们在较长时间内入组受试者,我们将使用区组随机化,以确保在整个试验过程中保持相对的时间平衡。

参与者在治疗期间将每日接受随访以监测不良事件,并在治疗后60天内每周接受随访以观察复发和生存情况。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进行微生物和代谢谱分析。用于所有初始基线特征和人口统计学报告的数据集将是意向性治疗分析数据集,该数据集将包含所有随机分组的参与者。主要数据集将是用于所有终点的改良意向性治疗分析数据集,包含所有至少接受过一剂研究干预(安慰剂或治疗)的参与者,无论随访结局数据的完整性如何。安全性分析数据集将包含所有至少接受过一剂研究干预的参与者。符合方案分析数据集将

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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