雷珠单抗治疗新生血管性年龄相关性黄斑变性疗效与安全性的III期临床试验数据集
该数据集包含一项III期临床试验的临床表格数据，涉及雷珠单抗治疗新生血管性年龄相关性黄斑变性患者的疗效与安全性评估，数据模态包括患者基线信息、视力测量、影像学结果和不良事件记录，主要用于眼科药物临床研究、治疗模式比较以及年龄相关性黄斑变性的病理机制分析。
基本信息
资源简介
雷珠单抗治疗新生血管性年龄相关性黄斑变性疗效与安全性的III期临床试验数据集
【一句话概览】
HARBOR 是一项 III 期、双盲、多中心、随机、阳性治疗对照研究，评估 0.5 mg 与 2.0 mg 雷珠单抗按月给药或按需给药（PRN）在黄斑下新生血管性年龄相关性黄斑变性患者中的疗效与安全性。该研究共纳入 1097 名受试者，相关标签包括年龄相关性黄斑变性、III 期、雷珠单抗、HARBOR、ClinicalTrials.gov 及 NCT00891735（来源 search.vivli.org）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《A Phase III, Double-masked, Multicenter, Randomized, Active Treatment-controlled Study of the Efficacy and Safety of 0.5 mg and 2.0 mg Ranibizumab Administered Monthly or on an As-needed Basis (PRN) in Patients With Subfoveal Neovascular Age-related Macular Degeneration (HARBOR)》。
【数据内容】
源站原始描述：A Phase III, Double-masked, Multicenter, Randomized, Active Treatment-controlled Study of the Efficacy and Safety of 0.5 mg and 2.0 mg Ranibizumab Administered Monthly or on an As-needed Basis (PRN) in Patients With Subfoveal Neovascular Age-related Macular Degeneration (HARBOR)
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：一项III期、双盲、多中心、随机、活性治疗对照研究，旨在评估0.5 mg和2.0 mg雷珠单抗每月给药或按需给药（PRN）治疗黄斑中心凹下新生血管性年龄相关性黄斑变性患者的疗效与安全性（HARBOR）
【主题与分类】
主题标签：Age-related Macular Degeneration、Phase 3、Ranibizumab、HARBOR、ClinicalTrials.gov、NCT00891735。
【获取与许可】
源站页面：https://search.vivli.org/doiLanding/studies/00005751/isLanding
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://search.vivli.org/doiLanding/studies/00005751/isLanding
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。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集是一项III期、多中心、随机、双盲、活性对照的临床试验数据，旨在评估0.5 mg和2.0 mg剂量雷珠单抗每月或按需玻璃体内注射治疗继发于年龄相关性黄斑变性（AMD）的脉络膜新生血管（CNV）患者的疗效与安全性。数据包含患者基线特征、治疗分组、视力变化、影像学评估、不良事件等临床指标，来源于多中心随机对照试验，覆盖了研究的前12个月结果。该数据集主要用于眼科药物疗效评价、治疗策略优化、以及新生血管性AMD的临床与转化研究。
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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