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创建/更新时间

2026-10-21

资源简介

评估PF-05335810在高胆固醇血症受试者中安全性的研究

该数据集对应一项在clinicaltrials.gov登记的临床研究，英文名称为“A Study To Assess The Safety Of PF-05335810 In Hypercholesterolemic Subjects”，聚焦高胆固醇血症受试者人群。研究围绕药物PF-05335810展开，评估其在受试者每日服用他汀类药物剂量的基础上追加给药时的安全性、耐受性和免疫原性。给药方式涉及单次给药、递增给药以及多次固定剂量的皮下和静脉给药。数据集在内分泌系统疾病／高胆固醇分类下归档，主题标签为Hypercholesterolemia，可为关注降脂治疗新方案安全性评价的研究者提供该研究的结构化登记信息。

【数据集背景】

高胆固醇血症是内分泌与代谢领域常见的血脂异常问题，他汀类药物是日常降脂治疗的基础用药之一。本数据集所对应的研究关注的是在每日他汀剂量之上追加PF-05335810这一干预方案，研究目的明确指向安全性、耐受性与免疫原性三项评价维度。该研究由clinicaltrials.gov收录登记，属于临床试验注册信息类数据资源，其背景信息与源站描述一致，未涉及其他适应症或额外研究目标的说明。

【数据内容】

数据集内容围绕上述临床研究的登记信息组织，涵盖研究条件（高胆固醇血症）、研究目的（评价PF-05335810单次递增或多次固定皮下及静脉给药的安全性、耐受性和免疫原性）、给药背景（受试者每日他汀剂量基础上追加给药）等核心要素。主题标签为Hypercholesterolemia，分类归属为内分泌系统疾病／高胆固醇。关于受试者样本量、具体剂量水平、研究终点指标数值、研究分期等细粒度内容，源站未提供。

【采集与来源】

数据来源为clinicaltrials.gov，该站为临床试验注册与结果信息的公开平台。本数据集即取自该来源站所登记的研究条目，英文名称与源站描述均直接对应该项研究。除来源站与登记信息外，数据的具体采集时间、更新频率、抽取方式等，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于需要了解PF-05335810在高胆固醇血症人群中临床研究设计框架的场景，例如降脂药物研发领域的背景调研、临床试验登记信息的检索与比对、以及围绕他汀基础上追加给药策略的安全性评价话题的资料整理。由于数据为登记信息性质，不宜直接用于疗效比较、剂量决策或患者个体化治疗判断。涉及具体数值分析的场景，源站未提供相应数据支撑。

【使用方法】

使用者可按数据集英文名称或主题标签Hypercholesterolemia在内分泌系统疾病／高胆固醇分类下检索定位该条目，并依据源站描述理解研究条件、干预方式与评价目的。若需进一步获取研究方案细节或结果数据，应回溯至clinicaltrials.gov对应登记条目。数据集本身的具体字段结构、访问接口与检索语法，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集为临床试验登记信息，内容以研究层面的描述性要素为主，缺少受试者数量、剂量方案细节、统计结果等量化信息，源站未提供。因此其质量特征取决于源站登记条目的完整程度，使用者不应将其视为完整的研究报告或结果数据集。数据未包含任何疗效结论，亦不构成临床用药建议。

【引用与许可】

引用该数据集时应注明其英文名称“A Study To Assess The Safety Of PF-05335810 In Hypercholesterolemic Subjects”及来源站clinicaltrials.gov。关于该数据的具体许可条款、使用限制与授权方式，源站未提供。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT01720537

访问原始数据

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01720537

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
- 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

条件：高胆固醇血症。本研究旨在评估在每日他汀类药物剂量基础上加用PF 05335810单次、递增或多固定剂量皮下及静脉给药对高胆固醇血症受试者的安全性、耐受性和免疫原性。

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