Pegcetacoplan 治疗阵发性睡眠性血红蛋白尿症的真实世界有效性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Pegcetacoplan 在阵发性睡眠性血红蛋白尿症(PNH)患者中的真实世界使用与有效性

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clinicaltrials
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蛋白质预测Paroxysmal Nocturnal Hemoglobinuria
A Real World Effectiveness Study of Pegcetacoplan in Patients With Paroxysmal Nocturnal Hemoglobinuria (PNH)

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

Pegcetacoplan 治疗阵发性睡眠性血红蛋白尿症的真实世界有效性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Pegcetacoplan 在阵发性睡眠性血红蛋白尿症(PNH)患者中的真实世界使用与有效性。研究计划纳入约 200 名患者,覆盖欧洲、中东、加拿大和澳大利亚的 70 个站点,前瞻性随访约 36 个月,并关注治疗启动前后的红细胞输注与医疗资源利用情况。数据可用于了解该药在常规医疗实践中的表现,为治疗者、支付方和 PNH 群体提供真实世界证据参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:阵发性睡眠性血红蛋白尿症。由于 pegcetacoplan 是市场上具有新作用机制的新产品,迫切需要向治疗者、支付方和 PNH 群体提供关于 pegcetacoplan 真实世界使用和有效性的数据。本研究旨在填补部分知识空白,并增加关于 pegcetacoplan 在常规医疗实践中使用的知识库。本研究的另一个重要理由是提供 pegcetacoplan 治疗开始前后的红细胞输注和医疗资源利用信息。该研究计划纳入欧洲、中东、加拿大和澳大利亚 70 个站点的约 200 名患者。如有必要,研究中可能会增加其他国家。符合入选标准的患者将被纳入研究,并进行约 36 个月的前瞻性随访。患者

【主题与分类】

主题标签:Paroxysmal Nocturnal Hemoglobinuria。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/NCT05776472

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

适应症:阵发性睡眠性血红蛋白尿症。由于pegcetacoplan是市场上的一种新产品,具有新的作用机制,迫切需要为治疗者、支付方和PNH群体提供关于pegcetacoplan真实世界使用情况和有效性的数据。本研究旨在填补部分知识空白,并丰富关于pegcetacoplan在常规医疗实践中使用的知识库。本研究的另一个重要理由是提供pegcetacoplan治疗开始前后红细胞输注和医疗资源利用的信息。该研究计划纳入欧洲、中东、加拿大和澳大利亚70个中心的约200名患者。如有必要,研究可能会增加其他国家。符合入选标准的患者将被纳入研究,并进行约36个月的前瞻性随访。患者数据将从pegcetacoplan治疗开始收集至随访结束。关于pegcetacoplan的回顾性数据将从pegcetacoplan治疗开始之时采集。

Pegcetacoplan治疗数据将至少收集约36个月,最长约72个月,包括回顾性期间,具体取决于患者开始Pegcetacoplan治疗的时间。停用Pegcetacoplan治疗后,患者将继续留在研究中8周,以捕获任何不良事件(AE)。患者将按常规访视就诊,并收集每次访视的可用数据。本研究范围是收集回顾性和前瞻性数据。研究的主要部分为前瞻性,收集有效性、安全性、患者和临床医生报告结局以及医疗资源使用方面的数据。研究还将收集Pegcetacoplan治疗开始前的回顾性数据,包括PNH治疗、输血和医疗资源使用信息。数据收集范围最长为Pegcetacoplan治疗开始前12个月。由于患

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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