PRO-165 眼用凝胶与 Artelac® Nightime Gel 的安全性和耐受性

该数据集源自 clinicaltrials.gov,关注 PRO-165 眼用凝胶与 Artelac® Nightime Gel 在干眼综合征受试者中的安全性和耐受性

Laboratorios Sophia S.A de C.V.Laboratorios Sophia S.A de C.V.
clinicaltrials
浏览 10
文本分类Dry Eye Syndromes
Safety and Tolerability of the Ophthalmic Gel PRO-165 Versus Artelac® Nightime Gel

基本信息

模态
文本
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

PRO-165 眼用凝胶与 Artelac® Nightime Gel 的安全性和耐受性

该数据集源自 clinicaltrials.gov,关注 PRO-165 眼用凝胶与 Artelac® Nightime Gel 在干眼综合征受试者中的安全性和耐受性。研究在墨西哥西部和中部多个研究中心招募受试者,各中心按招募能力制定监查计划,至少每月一次,对录入电子病例报告表(e-CRF)的数据质疑进行反馈,并要求在下次监查访视前完成修改。不良事件报告依据标准操作规程(PNO)和墨西哥官方标准 220(NOM 220),使用 MedDRA 20.1 西班牙语版报告体征或症状,严重不良事件(SAE)按相应标准报告。可用于干眼治疗安全性评估相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:干眼综合征。研究受试者将从墨西哥西部和中部各研究中心招募。每个研究中心根据其招募能力制定监查计划,必须至少每月一次,向中心报告录入电子病例报告表(e-CRF)的数据质疑,并以下一次监查访视作为进行相关修改的时限。不良事件报告将根据标准操作规程(PNO)进行,其中依据墨西哥官方标准 220(NOM 220)规定,不良事件的体征或症状将基于监管活动医学词典(MedDRA)报告,申办方持有西班牙语版 20.1。严重不良事件(SAE)将根据标准……

【主题与分类】

主题标签:Dry Eye Syndromes。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03697876

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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

条件:干眼综合征。研究对象将从墨西哥西部和中部的多个研究中心招募。每个研究中心根据其招募能力制定有相应的监查计划,监查频率至少为每月一次,届时将向该中心报告录入电子病例报告表(e-CRF)中的数据查询,并须在下次监查访视前完成相关修改。不良事件的报告将按照标准操作规程(PNO)进行,其中根据《墨西哥官方标准220》(NOM 220)规定,不良事件的体征或症状将依据《监管活动医学词典》进行报告,申办方持有该词典西班牙语版第20.1版。严重不良事件(SAEs)将按照申办方的药物警戒标准操作规程进行报告,该规程遵循NOM 220指南及国际法规,并将在监管框架内于不超过7天的期限内向监管机构报告。

本研究已在国家临床试验注册中心(RNEC)注册,该机构相当于墨西哥的临床试验注册机构。质量保证计划由申办方通过临床研究质量保证专员实施,其职责是对研究中心进行检查和稽查,以记录并生成方案偏离报告。除监查计划访视外,数据可靠性也得到保障。为核实录入电子病例报告表(e-CRF)数据的完整性、真实性和可靠性,各中心的监查员将把上传至门户网站的信息与主要研究者(PI)源文件中所报告的信息进行核对,如临床记录、临床病史及附于研究方案的文件和表格、纸质病例报告表,以及所提供的

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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