系统性及局部抗病毒治疗控制巨细胞病毒前葡萄膜炎:治疗结局 - 试验 I 和 II

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦巨细胞病毒(CMV)前葡萄膜炎的治疗结局,涵盖试验 I 和 II

University of California, San FranciscoUniversity of California, San Francisco
clinicaltrials
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基因组预测Cytomegalovirus (CMV)Anterior UveitisInfectious UveitisCMV Infection
Systemic and Topical Antiviral Control of Cytomegalovirus Anterior Uveitis: Treatment Outcomes - Trials I and II

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

系统性及局部抗病毒治疗控制巨细胞病毒前葡萄膜炎:治疗结局 - 试验 I 和 II

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦巨细胞病毒(CMV)前葡萄膜炎的治疗结局,涵盖试验 I 和 II。CMV 前葡萄膜炎是免疫功能正常个体中反复发作和慢性眼部炎症的日益公认病因,在专科中心可占前葡萄膜炎病例的 25%。该病通常表现为单侧高血压性葡萄膜炎、钱币状或星状角膜后沉着物以及程度不一的前房炎症。若不充分治疗,可因小梁网损伤和角膜内皮失代偿导致继发性青光眼,进而造成永久性视力丧失。诊断需通过前房穿刺检测房水中 CMV DNA 的 PCR。该数据可用于治疗结局预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:巨细胞病毒(CMV)、前葡萄膜炎、感染性葡萄膜炎、CMV 感染。巨细胞病毒(CMV)前葡萄膜炎是免疫功能正常个体中反复发作和慢性眼部炎症的日益公认病因,在专科中心可占前葡萄膜炎病例的 25%。该病通常表现为单侧高血压性葡萄膜炎、钱币状或星状角膜后沉着物以及程度不一的前房炎症。若不充分治疗,CMV 前葡萄膜炎可因小梁网损伤和角膜内皮失代偿导致继发性青光眼,两者均可能造成永久性视力丧失。诊断需通过前房穿刺检测房水中 CMV DNA 的 PCR。尽管日益受到认识,尤其是在亚洲和亚裔美国人群体中,但此前尚无随机对照试验

【主题与分类】

主题标签:Cytomegalovirus (CMV)、Anterior Uveitis、Infectious Uveitis、CMV Infection。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/NCT07513623

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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

疾病:巨细胞病毒(CMV)、前葡萄膜炎、感染性葡萄膜炎、CMV感染。巨细胞病毒(CMV)前葡萄膜炎是免疫功能正常个体中复发性和慢性眼部炎症的一个日益被认识到的病因,在专科中心占前葡萄膜炎病例的比例高达25%。该病通常表现为单侧高眼压性葡萄膜炎、钱币状或星状角膜后沉着物以及程度不一的前房炎症。如未得到充分治疗,CMV前葡萄膜炎可因小梁网损伤导致继发性青光眼,并可导致角膜内皮失代偿,二者均可能造成永久性视力丧失。诊断需要通过前房穿刺获取房水,并以PCR检测CMV DNA。尽管对该病的认识不断提高,尤其是在亚洲及亚裔美国人群中,但此前尚无随机对照试验建立基于证据的治疗方案。观察性数据和小型病例系列提示,口服缬更昔洛韦和局部2%更昔洛韦滴眼液均可抑制CMV复制并控制炎症,且部分病例在未接受抗病毒治疗的情况下也可改善。

然而,这些方法的相对疗效尚未经过正式比较,长期抗病毒抑制能否预防疾病复发也仍无定论。此前的观察性研究表明,房水CMV DNA病毒载量较高与眼前节结局较差(包括角膜内皮细胞丢失更多)之间存在相关性,这为将病毒载量作为治疗试验主要终点提供了生物学依据。研究设计:STACCATO是一项序贯、双盲、安慰剂对照的随机临床试验,由两个相互关联的子研究(试验I和试验II)组成,在六个国际中心开展:加州大学旧金山分校(UCSF)的Francis I. Proctor基金会(临床与数据协调中心)、加州大学洛杉矶分校(UCLA)、朱拉隆功大学(泰国曼谷)、孔敬大学(泰国孔敬)、清迈大学(泰国清迈)以及长庚

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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