评估WP1302预防Graves病甲巯咪唑停药后复发疗效与安全性的2期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对Graves病的2期、双盲、安慰剂对照、甲巯咪唑(MMI)停药研究

Worg Biotherapeutics Inc.Worg Biotherapeutics Inc.
clinicaltrials
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其他分类Graves Disease
Phase 2 Study to Assess Efficacy & Safety of WP1302 Prevent Relapse of MMI w/Draw in Subj. w/ Graves' dz

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

评估WP1302预防Graves病甲巯咪唑停药后复发疗效与安全性的2期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对Graves病的2期、双盲、安慰剂对照、甲巯咪唑(MMI)停药研究。研究包含筛查、WP1302或安慰剂滴定联合MMI、全剂量联合MMI逐渐减量、随访及延长随访共五个阶段,受试者按1:1:1:1随机分配至MMI联合WP1302 400 μg、800 μg、1200 μg或安慰剂组,并按甲状腺肿大小分层。数据可用于评估WP1302预防MMI停药后复发的作用及安全性,支持内分泌代谢疾病治疗研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:Graves病。这是一项针对Graves病受试者的2期、双盲、安慰剂对照、甲巯咪唑(MMI)停药研究。研究包括最多5个阶段:最长2周的筛查期;为期12周的WP1302或安慰剂滴定联合甲巯咪唑期;为期26周的全剂量WP1302或安慰剂联合甲巯咪唑逐渐减量期;为期4周的随访期;以及为期6个月的延长随访期。筛查后,符合条件的受试者将按1:1:1:1的比例随机分配至治疗组(按甲状腺肿大小[0级或1级;2级]、WHO分类分层),即甲巯咪唑联合WP1302 400 μg、800 μg或1200 μg的任一剂量组,或甲巯咪唑联合安慰剂组。根据病史和/或体格检查及实验室证据确诊为Graves病、病情控制良好且

【主题与分类】

主题标签:Graves Disease。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06240455

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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

适应症:Graves病。这是一项在Graves病患者中开展的2期、双盲、安慰剂对照、甲巯咪唑(MMI)停药研究。该研究最多包括5个阶段:最长2周的筛选期;为期12周的WP1302或安慰剂滴定联合甲巯咪唑期;为期26周的WP1302或安慰剂全剂量联合甲巯咪唑逐渐减量期;为期4周的随访期;以及为期6个月的延长随访期。筛选后,符合条件的受试者将按1:1:1:1的比例随机分配至治疗组(按甲状腺肿大小[0级或1级;2级]、WHO分类进行分层),分别接受甲巯咪唑联合WP1302 400 μg、800 μg或1200 μg任一剂量组,或甲巯咪唑联合安慰剂组。根据病史和/或体格检查及实验室证据确诊为Graves病、病情控制良好、甲状腺功能检查恢复正常,且已接受稳定背景甲巯咪唑治疗(即无需调整剂量)、每日剂量不超过20 mg、持续至少8周且不超过24周的受试者符合本研究入选条件。

所有入选本研究的受试者将在滴定期内接受甲巯咪唑(Methimazole)治疗。在滴定期内,受试者将每2周(Q2W)皮下(S.C.)注射一次WP1302或安慰剂,持续12周,同时继续使用MMI(见下文“给药”)。在此期间,WP1302的剂量将滴定至分配给受试者的目标剂量(见下文“给药”)。每2周评估一次甲状腺症状和功能检查。研究者可根据安全性考虑调整甲状腺功能检查的频率。如果受试者在“WP1302滴定期”内未能维持甲状腺功能正常状态(定义为总T3 60-180 ng/dL、游离T4 0.8-1.8 ng/dL、TSH 0.5-5 mU/L),则该受试者将停止使用研究用药品(IMP)(即WP1302或安慰剂),但仍需完成研究结束访视。

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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