Eltrombopag 在儿童重型再生障碍性贫血中的II期剂量递增药代动力学研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项II期剂量递增研究,旨在表征 Eltrombopag 在既往未治疗或复发重型再生障碍性贫血(SAA)或复发性再生障碍性贫血(AA)儿童患者中的药代动力学

基本信息
资源简介
Eltrombopag 在儿童重型再生障碍性贫血中的II期剂量递增药代动力学研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项II期剂量递增研究,旨在表征 Eltrombopag 在既往未治疗或复发重型再生障碍性贫血(SAA)或复发性再生障碍性贫血(AA)儿童患者中的药代动力学。所有患者接受26周 Eltrombopag 治疗,随后52周随访;初治患者接受 hATG 联合环孢素及 Eltrombopag 的标准治疗,复发/难治或复发性患者按既往免疫抑制治疗情况进入两种方案之一。数据可用于分析儿童患者的药代动力学特征及剂量调整与耐受性(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:再生障碍性贫血。所有患者在26周治疗期内接受 Eltrombopag 治疗,随后进入52周随访期。既往未接受免疫抑制治疗的患者按标准治疗接受 hATG 联合环孢素及 Eltrombopag。复发/难治性 SAA 或复发性 AA 患者根据既往免疫抑制治疗情况进入两种治疗方案之一:hATG 联合环孢素及 Eltrombopag,或环孢素联合 Eltrombopag。若研究者认为患者仍从药物中获得临床获益,患者可在26周后继续接受 Eltrombopag。开始 Eltrombopag 治疗后,患者按耐受性评估并调整剂量,直至达到目标血小板计数或最大剂量。药代动力学评估按
【主题与分类】
主题标签:Aplastic Anemia。本站分类:血液及造血器官疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03025698
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03025698
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 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
适应症:再生障碍性贫血。所有患者均接受艾曲泊帕治疗26周的治疗期,随后进行52周的随访期。既往未接受过免疫抑制治疗的患者按标准治疗方案接受治疗,即hATG联合环孢素联合艾曲泊帕。复发/难治性SAA或复发性AA患者根据既往是否接受过免疫抑制治疗,被纳入两种治疗方案之一:hATG联合环孢素联合艾曲泊帕,或环孢素联合艾曲泊帕。如果研究者认为患者仍从该药物中获得临床获益,患者可在26周后继续接受艾曲泊帕治疗。开始艾曲泊帕治疗后,根据耐受性对患者剂量进行评估和调整,直至达到目标血小板计数或最大剂量。在旨在捕捉起始剂量和所达到最高剂量的稳态药代动力学的时点进行药代动力学评估。
本研究分为四个独立阶段:筛选期(签署书面知情同意书至第-1天)、治疗期(26周)、随访期(额外52周)和长期随访期(额外3年)。前3个阶段被视为研究的核心阶段。研究完成(核心阶段)将在最后一名患者完成26周治疗和52周随访期[第78周]时发生。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




