FAST for DM:脂肪酸补充治疗皮肌炎试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕一项多中心、随机、双盲、安慰剂对照试验,评估 O3FA 补充对轻至中度活动性皮肌炎(DM)及幼年皮肌炎(JDM)患者肌炎疾病活动度的影响,包括肌力与功能、其他疾病活动要素及生活质量

National Institute of Environmental Health Sciences (NIEHS)National Institute of Environmental Health Sciences (NIEHS)
clinicaltrials
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其他预测Dermatomyositis (DM)Juvenile Dermatomyositis (JDM)
FAST for DM - Fatty Acid Supplementation Trial (FAST) for Dermatomyositis (DM)

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

FAST for DM:脂肪酸补充治疗皮肌炎试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕一项多中心、随机、双盲、安慰剂对照试验,评估 O3FA 补充对轻至中度活动性皮肌炎(DM)及幼年皮肌炎(JDM)患者肌炎疾病活动度的影响,包括肌力与功能、其他疾病活动要素及生活质量。数据可用于研究 O3FA 补充与疾病活动度、安全性和耐受性等结局之间的关联,并支持对治疗效果的预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:皮肌炎(DM)、幼年皮肌炎(JDM)。研究描述:多中心、随机、双盲、安慰剂对照试验,评估 O3FA 补充对改善肌炎疾病活动度的疗效,包括肌力和功能以及疾病活动的其他要素,以及轻至中度活动性皮肌炎(DM)/幼年皮肌炎(JDM)患者的生活质量。目标:主要目标:-在轻至中度活动性 DM/JDM 患者中,通过随机、安慰剂对照试验检验 O3FA 补充对疾病活动度的影响。次要目标: 检验 O3FA 补充对 DM/JDM 疾病活动度的影响。 评估 O3FA 补充在 DM/JDM 患者中的安全性和耐受性。探索性目标:* 检验 O3FA 补充对 mu 指标的影响

【主题与分类】

主题标签:Dermatomyositis (DM)、Juvenile Dermatomyositis (JDM)。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/NCT07111065

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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

疾病:皮肌炎(DM)、幼年型皮肌炎(JDM)。研究描述:多中心、随机、双盲、安慰剂对照试验,旨在评估补充O3FA对改善轻至中度活动性皮肌炎(DM)/幼年型皮肌炎(JDM)患者肌炎疾病活动度(包括肌力和功能及其他疾病活动度要素)及生活质量的有效性。研究目的:主要目的:-在轻至中度活动性DM/JDM患者中,通过随机、安慰剂对照试验,考察补充O3FA对疾病活动度的影响。次要目的:* 考察补充O3FA对DM/JDM疾病活动度的影响。* 评估DM/JDM患者补充O3FA的安全性和耐受性。

探索性目标:* 考察补充O3FA对肌肉力量和功能指标、患者报告结局、血管/内皮功能、炎症和自身免疫介质以及DM/JDM疾病活动其他指标的影响 * 考察O3FA对代谢参数和血脂的影响 * 考察遵循一般健康饮食模式的饮食的可行性和依从性。* 评估O3FA和研究饮食对粪便微生物多样性的影响。* 考察其他生活方式和环境因素对O3FA干预反应的影响。终点:主要终点:DM/JDM疾病活动度降低,依据美国风湿病学会/欧洲抗风湿病联盟(ACR EULAR)肌炎反应标准总改善评分(TIS)2016评估,该评分为肌炎核心组活动度指标从第0周至第24周变化的复合指标。次要终点:最低改善,依据ACR EULAR肌炎反应标准定义(即TIS改善≥20分),以及肌炎疾病活动度核心组指标在第0周与第24周之间以及第0周与第12周之间的变化。

从第0周到第24周,O3FA组与安慰剂组不良事件(AE)的发生频率。

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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