Obexelimab治疗温抗体型自身免疫性溶血性贫血研究(SApHiAre)
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于Obexelimab治疗温抗体型自身免疫性溶血性贫血(wAIHA)的临床研究

基本信息
资源简介
Obexelimab治疗温抗体型自身免疫性溶血性贫血研究(SApHiAre)
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于Obexelimab治疗温抗体型自身免疫性溶血性贫血(wAIHA)的临床研究。研究包含6个月开放标签安全性及剂量确认导入期、6个月随机对照期和额外1年开放标签扩展期。入组患者需确诊原发性或继发性wAIHA、既往至少一种治疗方案失败,且血红蛋白水平在7至10 g/dL之间并伴有贫血症状。数据可用于了解该药物治疗wAIHA的研究设计、入排标准及安全性评估框架(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:温抗体型自身免疫性溶血性贫血。本研究包括为期6个月的开放标签安全性和剂量确认导入期(SRP)、为期6个月的随机对照期(RCP)以及额外的1年开放标签扩展期(OLE)。要进入SRP或RCP的筛选期(第-28天至第-1天),患者必须临床诊断为因潜在自身免疫性疾病导致的原发性或继发性wAIHA,至少1种既往wAIHA治疗方案失败,且Hgb水平≥7至<10 g/dL并至少有一种贫血体征或症状。仅对于SRP,因潜在淋巴增殖性疾病导致的继发性wAIHA患者如果正在接受稳定治疗,可能符合条件。SRP或RCP中的所有患者均允许在整个24周研究期间继续使用最多2种失败的wAIHA疗法。在SRP第1天,患者接受obexelimab皮下给药
【主题与分类】
主题标签:Warm Autoimmune Hemolytic 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/NCT05786573
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/NCT05786573
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
条件: warm自身免疫性溶血性贫血。本研究包括为期6个月的开标签安全性和剂量确认导入期(SRP)、为期6个月的随机对照期(RCP),以及额外1年的开标签扩展(OLE)期。要进入SRP或RCP的筛选期(第-28天至第-1天),患者必须临床诊断为因潜在自身免疫性疾病导致的原发性或继发性wAIHA,既往至少1种wAIHA治疗方案失败,且Hgb水平≥ 7至< 10 g/dL,并至少有一项贫血体征或症状。仅对于SRP,因潜在淋巴增殖性疾病导致的继发性wAIHA患者如果正在接受稳定治疗,可能符合条件。SRP或RCP中的所有患者在整个24周研究期间允许继续使用最多2种失败的wAIHA治疗。在SRP第1天,患者接受obexelimab皮下(SC)注射给药。在RCP第1天,患者将按1:1比例随机接受obexelimab或安慰剂皮下(SC)注射给药。患者必须在最初5周返回研究机构,此后每2周返回一次。
患者将在24周的SRP或RCP期间接受疗效、安全性、PK、PD和免疫原性评估。在24周的SRP或RCP之后,患者将有机会在开放标签扩展(OLE)期内接受obexelimab治疗,最长可达52周。包括筛选和随访在内,单个患者参与本研究的最长持续时间为81周(即28天筛选期、24周SRP或RCP、52周OLE以及8周随访)。
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。




