优化GA介入试验(Opti-GAIN)测试CTx001治疗地图样萎缩的安全性与有效性
条件:继发于年龄相关性黄斑变性的地图样萎缩。这是一项临床研究,旨在评估CTx001通过单次视网膜下注射给药治疗GA(继发于AMD)的安全性、耐受性和有效性

基本信息
资源简介
优化GA介入试验(Opti-GAIN)测试CTx001治疗地图样萎缩的安全性与有效性
本数据集对应的是一项关于继发于年龄相关性黄斑变性的地图样萎缩的临床研究,英文名称为“An Optimised GA Interventional Trial (Opti-GAIN) to Test if Treatment With CTx001 is Safe and Works for People With Geographic Atrophy (GA)”。该研究旨在评估CTx001通过单次视网膜下注射给药,用于治疗继发于年龄相关性黄斑变性的地图样萎缩时的安全性、耐受性和有效性。研究将在给药后2年内定期测量安全性和有效性指标,此后还将每年进行一次长期安全性评估,持续至多5年。该数据集来源于clinicaltrials.gov,在本站被归类为眼及附器疾病下的其他类别,主题标签为“Geographic Atrophy Secondary to Age-related Macular Degeneration”。
【数据集背景】
该数据集所对应的临床研究聚焦于继发于年龄相关性黄斑变性的地图样萎缩。地图样萎缩是年龄相关性黄斑变性的一种表现形式,本研究将其作为核心研究条件。研究全称为“An Optimised GA Interventional Trial (Opti-GAIN) to Test if Treatment With CTx001 is Safe and Works for People With Geographic Atrophy (GA)”,从名称可以看出,该试验属于干预性试验,主要目的是检验CTx001治疗地图样萎缩的安全性和有效性。该数据集来源于clinicaltrials.gov,在本站分类中归属于眼及附器疾病下的其他类别。
【数据内容】
该数据集涉及的研究内容为评估CTx001通过单次视网膜下注射给药,治疗继发于年龄相关性黄斑变性的地图样萎缩的安全性、耐受性和有效性。研究将在给药后2年内定期测量安全性和有效性指标,之后还将每年评估长期安全性,最长持续5年。数据集的主题标签为“Geographic Atrophy Secondary to Age-related Macular Degeneration”。除上述信息外,源站未提供关于数据内容的其他细节。
【采集与来源】
该数据集的来源站为clinicaltrials.gov。源站描述显示,该研究是一项临床研究,用于评估CTx001通过单次视网膜下注射给药治疗继发于年龄相关性黄斑变性的地图样萎缩的安全性、耐受性和有效性。安全性及有效性将在给药后2年内定期测量,此后长期安全性将每年评估一次,最长至5年。除来源站和上述描述外,源站未提供关于采集方式、采集时间、采集地点或样本量等更多信息。
【适用场景】
该数据集适用于关注继发于年龄相关性黄斑变性的地图样萎缩这一疾病领域的研究人员、临床医生或相关从业者,用于了解CTx001通过单次视网膜下注射给药在该适应症中的安全性、耐受性和有效性评估框架。同时,由于研究包含2年定期安全性和有效性测量以及最长5年的年度长期安全性评估,该数据集也可用于参考长期随访设计。除上述基于源站描述可合理关联的用途外,源站未提供关于适用场景的其他说明。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
注册下载
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暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07392255
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
条件:继发于年龄相关性黄斑变性的地图样萎缩。这是一项临床研究,旨在评估通过单次视网膜下注射给予CTx001治疗GA(继发于AMD)的安全性、耐受性和有效性。安全性和有效性将在2年内定期测量,之后将每年评估长期安全性,最长持续5年。
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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