Alpha Lipoic Acid 治疗地图样萎缩研究

内容涵盖一项 I 期剂量耐受性试验(15 名 65 岁及以上受试者,依次每日随餐服用 600 mg、800 mg、1200 mg 各 5 天)以及一项 II 期随机双盲安慰剂对照预试验(计划入组 50 名受试者,按 1:1 随机分配至安慰剂组或 ALA 1200 mg 每日一次口服组,若 1200

University of PennsylvaniaUniversity of Pennsylvania
clinicaltrials
浏览 9
其他分类Age-Related Macular Degeneration
Alpha Lipoic Acid in Geographic Atrophy

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

Alpha Lipoic Acid 治疗地图样萎缩研究

本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Alpha Lipoic Acid 用于 Age-Related Macular Degeneration 相关地图样萎缩的研究。内容涵盖一项 I 期剂量耐受性试验(15 名 65 岁及以上受试者,依次每日随餐服用 600 mg、800 mg、1200 mg 各 5 天)以及一项 II 期随机双盲安慰剂对照预试验(计划入组 50 名受试者,按 1:1 随机分配至安慰剂组或 ALA 1200 mg 每日一次口服组,若 1200 mg 不耐受则采用最高耐受剂量)。可用于了解该干预的剂量探索与试验设计信息(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Age-Related Macular Degeneration。I 期(2016 年 4 月完成):15 名 65 岁及以上受试者将按以下方案服用 alpha lipoic acid:600 mg 每日一次随餐服用 5 天。若耐受,则受试者随后 800 mg 每日一次随餐服用 5 天。若耐受,则受试者随后 1200 mg 每日一次随餐服用 5 天。II 期:随机、双盲、安慰剂对照预试验。在完成剂量耐受性测试后,我们计划入组 50 名受试者进入随机、双盲、安慰剂对照试验。假设 I 期受试者对 1200 mg 耐受良好,受试者将按 1:1 随机分配至两个研究组之一:安慰剂胶囊和 ALA 1200 mg 每日一次口服。若根据 I 期数据 1200 mg 耐受性不佳,则将采用最高耐受剂量。四个临床中心位于 p

【主题与分类】

主题标签:Age-Related Macular Degeneration。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02613572

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02613572

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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:年龄相关性黄斑变性。第一阶段(2016年4月已完成):15名65岁及以上的受试者将按以下方案服用α-硫辛酸:每日一次,随餐服用600毫克,持续5天。若耐受良好,则受试者随后每日一次,随餐服用800毫克,持续5天。若耐受良好,则受试者随后每日一次,随餐服用1200毫克,持续5天。第二阶段:随机、双盲、安慰剂对照的先导试验。在剂量耐受性测试完成后,我们计划招募50名受试者进入一项随机、双盲、安慰剂对照试验。假设第一阶段中受试者对1200毫克耐受良好,受试者将按1:1随机分配至两个研究组之一:安慰剂胶囊组和ALA 1200毫克口服每日一次组。若根据第一阶段数据1200毫克耐受不佳,则将采用最高耐受剂量。计划设立四个临床中心,预计招募期为6个月。主要终点是通过眼底自发荧光评估的研究眼GA面积从基线至18个月的平均变化率。

受试者将在基线、6个月、12个月和18个月时接受屈光电子视力检查和散瞳检查。本研究将在门诊基础上进行,研究访视将持续约2-3小时。在18个月研究访视后两周,将联系受试者,向研究者报告完成18个月访视后出现的不良事件。研究者应确保每位受试者在6个月内安排一次眼科随访检查。

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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