TG-INSIGHT联合POCUS研究:新型替代与补充FVIII疗法下重型血友病A患者的止血潜能

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦中重型血友病A患儿在接受预防性治疗时的差异比较,涉及延长半衰期FVIII替代疗法(如Altuviiio)与非FVIII替代疗法(如Hemlibra)

University of Texas Southwestern Medical CenterUniversity of Texas Southwestern Medical Center
clinicaltrials
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表格预测Hemophilia AFactor VIII (FVIII)
TG-INSIGHT With Joint POCUS, Hemostatic Potential in Patients With Severe Hemophilia A on Novel Replacement and Substitution FVIII Therapies

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

TG-INSIGHT联合POCUS研究:新型替代与补充FVIII疗法下重型血友病A患者的止血潜能

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦中重型血友病A患儿在接受预防性治疗时的差异比较,涉及延长半衰期FVIII替代疗法(如Altuviiio)与非FVIII替代疗法(如Hemlibra)。研究收集关节健康、患者结局问卷及实验室检测信息,随访时间点覆盖3年,采用比较效果研究方法。纳入对象为重型(FVIII<1%)和中型(FVIII 1-4%)血友病A患者。数据可用于比较不同疗法对自发性关节出血的预防效果,评估止血潜能与关节健康结局,支持临床治疗决策与预后预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:血友病A、凝血因子VIII(FVIII)。本项研究旨在比较中重型血友病A患儿在接受预防性延长半衰期FVIII替代疗法(如Altuviiio)与非FVIII替代疗法(如Hemlibra)作为血友病治疗的一部分以预防自发性关节出血时的反应差异。本研究将在3年内的特定时间点收集患者关节健康、患者结局(使用问卷)和实验室检测信息。研究将采用比较效果研究(CER)方法的总体思路。研究者计划招募接受延长半衰期FVIII替代疗法或非FVIII替代疗法作为其临床治疗的重型(FVIII<1%)和中型(FVIII 1-4%)血友病A参与者。

【主题与分类】

主题标签:Hemophilia A、Factor VIII (FVIII)。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/NCT07692217

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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:A型血友病,因子VIII(FVIII)。本研究旨在比较中度或重度A型血友病患儿在接受预防性延长半衰期因子VIII替代疗法(如Altuviiio)与非因子VIII替代疗法(如Hemlibra)作为其血友病治疗的一部分以预防自发性关节出血时的反应差异。本研究将在3年内的特定时间点收集患者关节健康、患者结局(使用问卷)和实验室检测的信息。本研究将采用比较效果研究(CER)方法的总体策略。研究者计划招募接受延长半衰期因子VIII替代疗法或非因子VIII替代疗法作为其临床处方治疗的严重(FVIII <1%)和中度(FVIII 1-4%)A型血友病患者。两者均为A型血友病患者(PwHA)的标准治疗。

本研究将采用CER原则,分析以下方面的差异:1)止血潜能和年化出血率(目标1-3),以及4)利用血友病关节健康评分(HJHS)和影像学标志物评估关节健康(结构和功能),以识别已在实际临床中使用新型FVIII和非FVIII疗法的PwHA中的亚临床出血和早期关节组织变化(目标4)。拟议研究将是首个针对PwHA患者、比较两种作用机制不同的常规标准治疗新型疗法的系统性观察性比较效果研究,以评估治疗的整体有效性。

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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