Efanesoctocog Alfa 既往试验完成患者持续治疗可及性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项多国、前瞻性、开放标签的滚动研究,对象为已完成 efanesoctocog alfa 相关母研究(XTEND-ed、FREEDOM、PK 比较研究或 SHINE)的≥6 岁中重度 A 型血友病患者

基本信息
资源简介
Efanesoctocog Alfa 既往试验完成患者持续治疗可及性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项多国、前瞻性、开放标签的滚动研究,对象为已完成 efanesoctocog alfa 相关母研究(XTEND-ed、FREEDOM、PK 比较研究或 SHINE)的≥6 岁中重度 A 型血友病患者。研究旨在为患者提供 efanesoctocog alfa 的持续治疗获益,并继续开展安全性与有效性临床监测,直至该药在患者所在国家上市或至 2027 年 3 月(以先到者为准)。数据可用于了解该人群的持续治疗可及性及长期安全有效性监测框架(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:A 型血友病(中度或重度)。这是一项多国、前瞻性、开放标签的滚动研究,对象为已完成任何 efanesoctocog alfa 母研究(XTEND-ed 研究(LTS16294)、FREEDOM 研究(Sobi.BIVV001-001)、PK 比较研究(Sobi.BIVV001-003)或 SHINE 研究(Sobi.BIVV001-004))的≥6 岁 A 型血友病患者。该研究旨在为患者提供 efanesoctocog alfa 治疗的持续获益,并继续开展安全性与有效性的临床监测,直至 efanesoctocog alfa 在每位患者所在国家上市(或至 2027 年 3 月,以先到者为准)。研究以基线访视开始,该访视将在相应母研究的治疗结束/EoT/EoS 访视(或等效访视)结束时进行。后续研究访视(现场或电话
【主题与分类】
主题标签:Haemophilia A (Moderate or Severe)。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/NCT06716814
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06716814
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- 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:A型血友病(中型或重型)。这是一项多国、前瞻性、开放标签、滚动研究,研究对象为年龄≥6岁的A型血友病患者,这些患者已完成任何一项efanesoctocog alfa母研究:XTEND-ed研究(LTS16294)、FREEDOM研究(Sobi.BIVV001-001)、药代动力学比较研究(Sobi.BIVV001-003)或SHINE研究(Sobi.BIVV001-004)。本研究旨在为患者提供efanesoctocog alfa治疗的持续获益,并继续开展安全性和有效性的临床监测,直至efanesoctocog alfa在各患者所在国家实现商业化上市(或截至2027年3月,以先发生者为准)。研究以基线访视开始,该访视将在相应母研究的治疗结束/EoT/EoS访视(或等效访视)时结合治疗结束进行。后续研究访视(现场或电话)将大约每13周进行一次,直至治疗结束。研究结束安全性电话访视将在治疗结束访视后14(+7)天进行。
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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