评估TRIESENCE治疗眼科术后炎症与疼痛的3期研究

本数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项评估TRIESENCE(曲安奈德注射混悬液)治疗眼科手术后眼部炎症与疼痛的3期临床试验方案

Harrow IncHarrow Inc
clinicaltrials
浏览 7
医学影像分类Postoperative Ocular InflammationPostoperative Ocular Pain
A Phase 3 Study Evaluating the Safety and Efficacy of TRIESENCE® (Injectable Suspension) for the Treatment of Ocular Inflammation and Pain After Ophthalmic Surgery

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

评估TRIESENCE治疗眼科术后炎症与疼痛的3期研究

本数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项评估TRIESENCE(曲安奈德注射混悬液)治疗眼科手术后眼部炎症与疼痛的3期临床试验方案。研究为前瞻性、多中心、随机、平行组、双盲、安慰剂对照设计,由Harrow Inc.申办,采用100 µL结膜下注射给药,计划在16个中心入组约250名受试者,参与周期约120天。目标人群为接受眼科手术(尤其是白内障手术及超声乳化)的18岁及以上成人。数据可用于眼科术后炎症与疼痛治疗领域的临床试验设计与疗效安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:术后眼部炎症、术后眼部疼痛。本文件为方案TR-03-001,日期为2026年1月26日,是一项由Harrow Inc.申办的3期、前瞻性、多中心、随机、平行组、双盲、安慰剂对照临床试验。该研究评估TRIESENCE®(曲安奈德注射混悬液)以100 µL结膜下注射给药,用于治疗眼科手术后的眼部炎症和疼痛。方案称将在大约16个中心入组约250名受试者,受试者总参与时间约120天,包括筛查、手术、术后随访至第90天,以及可能的安全性随访至第120天。目标人群为接受眼科手术的18岁及以上成人,尤其是伴人工晶状体植入的白内障手术,更具体地说是超声乳化术。

【主题与分类】

主题标签:Postoperative Ocular Inflammation、Postoperative Ocular Pain。本站分类:眼及附器疾病/青光眼。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07832552

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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

适应症:术后眼部炎症、术后眼部疼痛。本文件为方案TR-03-001,日期为2026年1月26日,是一项由Harrow Inc.申办的3期、前瞻性、多中心、随机、平行组、双盲、安慰剂对照临床试验。该研究评估TRIESENCE®(曲安奈德注射混悬液)以100 µL结膜下注射给药,用于治疗眼科手术后眼部炎症和疼痛。方案指出,将在16个研究中心入组约250名受试者,受试者总参与时间约为120天,包括筛选、手术、术后随访至第90天,以及可能的安全性随访至第120天。目标人群为接受眼科手术的18岁及以上成人,尤其是接受白内障手术并植入人工晶状体的患者,更具体地说,是研究眼通过2.2 mm或以下透明角膜切口接受超声乳化白内障手术的患者。受试者在研究眼中必须无基线眼部疼痛、无既存眼内炎症,并且必须满足大量医学和眼科入选标准。

纳入和排除标准较为详细,排除了患有未控制的眼部或全身性疾病、青光眼或眼压升高风险、活动性感染、炎症性眼病、显著视网膜或黄斑病变、近期眼部手术、某些合并用药、对研究药物成分过敏,以及若干可能混淆结果或引发安全性担忧的手术或解剖因素的患者。本研究的主要目的是确定在手术结束时结膜下注射TRIESENCE用于控制术后眼部炎症和疼痛是否安全有效。方案列出了1个主要目标和若干次要目标。主要目标是评估TRIESENCE用于术后炎症和疼痛的安全性和有效性。次要目标包括进一步描述其耐受性、评估眼内

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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