Hetrombopag治疗ITP或AA安全性与有效性的观察性多中心研究

研究同时收集回顾性与前瞻性数据:前瞻性部分记录用药、有效性、安全性及患者报告结局,回顾性部分收集既往治疗、换药原因及入组前hetrombopag治疗信息

Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and TechnologyUnion Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology
clinicaltrials
浏览 7
文本Primary Immune ThrombocytopeniaAplastic Anemia
An Observational, Multicenter Study to Evaluate the Safety and Effectiveness of Hetrombopag in Patients With ITP or AA

基本信息

模态
文本
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

Hetrombopag治疗ITP或AA安全性与有效性的观察性多中心研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项多中心观察性研究,覆盖Primary Immune Thrombocytopenia(ITP)与Aplastic Anemia(AA)患者,旨在描述hetrombopag在真实世界中的安全性与有效性,并评估其药物使用模式。研究同时收集回顾性与前瞻性数据:前瞻性部分记录用药、有效性、安全性及患者报告结局,回顾性部分收集既往治疗、换药原因及入组前hetrombopag治疗信息。数据可用于真实世界证据生成、药物利用分析及患者结局研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Primary Immune Thrombocytopenia、Aplastic Anemia。这是一项针对ITP/AA患者的多中心观察性研究,旨在描述hetrombopag在真实世界中的安全性与有效性,并评估药物使用模式,以补充关于hetrombopag在常规医疗实践中使用的知识库。符合参与条件的患者将作为其常规医疗的一部分接受hetrombopag治疗ITP/AA。研究范围是收集回顾性和前瞻性数据。研究的主要部分将是前瞻性收集关于使用、有效性、安全性和患者报告结局的数据,而回顾性部分将包括收集既往治疗、治疗转换原因以及(如适用)入组前hetrombopag治疗的信息。回顾性数据收集

【主题与分类】

主题标签:Primary Immune Thrombocytopenia、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/NCT05333861

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05333861

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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

疾病:原发免疫性血小板减少症、再生障碍性贫血。这是一项多中心、观察性研究,研究对象为ITP/AA患者,旨在描述海曲泊帕的真实世界安全性和有效性,并评估药物使用模式,以补充关于海曲泊帕在常规医疗实践中使用的知识库。符合参与条件的患者将作为其常规医疗护理的一部分,接受海曲泊帕治疗ITP/AA。研究范围包括收集回顾性和前瞻性数据。研究的主要部分为前瞻性收集使用情况、有效性、安全性和患者报告结局方面的数据,而回顾性部分则包括收集既往治疗信息、治疗转换原因以及(如适用)入组前的海曲泊帕治疗信息。回顾性数据收集将基于患者病历中可获得的信息。数据收集时间范围为海曲泊帕治疗开始前最长12个月。前瞻性数据将在整个研究期间的常规临床访视中收集。

患者将接受24个月的随访,并将在入组后24个月内的首次预定访视前持续入组,或直至提前终止,以先发生者为准。

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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