评估Fitusiran用于既往接受Emicizumab预防治疗的重型血友病A患者预防出血的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于Fitusiran用于重型血友病A患者预防出血的探索性、单组、4期研究

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其他预测Hemophilia A
A Study to Test a Medicine (Fitusiran) for Preventing Bleeds in People With Severe Hemophilia Who Previously Received Preventive Treatment With Emicizumab

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

评估Fitusiran用于既往接受Emicizumab预防治疗的重型血友病A患者预防出血的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于Fitusiran用于重型血友病A患者预防出血的探索性、单组、4期研究。研究对象为既往接受Emicizumab预防治疗、年龄≥12岁的男性重型血友病A患者,伴或不伴抑制物。研究评估从Emicizumab转换为Fitusiran预防治疗后的安全性和耐受性,研究周期最长约28个月,包括筛选期、Fitusiran治疗前阶段、最长18个月的治疗期及约6个月的抗凝血酶随访期。可用于血友病A替代预防治疗的安全性分析与出血风险预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:血友病A。这是一项探索性、单组、4期研究,旨在评估从Emicizumab预防治疗转换为Fitusiran预防治疗后的疗效。本研究旨在评价在末次Emicizumab给药后的过渡期后转换为Fitusiran的安全性和耐受性。研究将在既往接受Emicizumab预防治疗、年龄≥12岁、伴或不伴抑制物的男性重型血友病A受试者中开展。研究详情包括: 研究持续时间最长约28个月: 将有约2个月的筛选期。 在Fitusiran治疗开始前将有约2个月的阶段(Fitusiran治疗前阶段) Fitusiran治疗持续时间最长18个月(Fitusiran治疗期)* 抗凝血酶(AT)随访(FU)期约6

【主题与分类】

主题标签:Hemophilia A。本站分类:血液与淋巴系统疾病/出血性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06145373

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    • 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:A型血友病。这是一项探索性、单组、4期研究,旨在评估从艾美赛珠单抗预防治疗转换后使用fitusiran预防治疗的情况。本研究旨在评估在末次艾美赛珠单抗给药后经过一段过渡期后转换为fitusiran的安全性和耐受性。该研究将在年龄≥12岁、伴或不伴抑制物的重型A型血友病男性参与者中进行,这些参与者既往接受艾美赛珠单抗预防治疗。研究详情包括:* 研究持续时间最长约为28个月:* 将有约2个月的筛选期。* 在fitusiran治疗开始前将有约2个月的时期(fitusiran治疗前时期)* fitusiran治疗持续时间最长可达18个月(fitusiran治疗期)* 抗凝血酶(AT)随访(FU)期将在末次fitusiran给药后约6个月(在此期间,将在末次fitusiran给药后约每月监测一次AT活性水平,直至AT活性水平恢复至至少60%)。

  • 在fitusiran治疗期间,研究现场访视分别按每月/每2个月的时间间隔安排,即28天(4周)/56天(8周)。

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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