Pelabresib联合Ruxolitinib治疗日本成人骨髓纤维化研究
研究分为筛选期、治疗期和随访期,受试者在稳定剂量ruxolitinib基础上加用pelabresib,随访包括30天安全性随访和长期随访

基本信息
资源简介
Pelabresib联合Ruxolitinib治疗日本成人骨髓纤维化研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对日本成人骨髓纤维化患者的临床研究,覆盖Primary Myelofibrosis(PMF)、Post-polycythemia Vera Myelofibrosis(Post-PV MF)和Post-essential Thrombocythemia Myelofibrosis(Post-ET MF)三类患者。研究分为筛选期、治疗期和随访期,受试者在稳定剂量ruxolitinib基础上加用pelabresib,随访包括30天安全性随访和长期随访。数据可用于了解该联合方案的研究设计、受试者人群与安全性评估框架(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Primary Myelofibrosis(PMF)、Post-polycythemia Vera Myelofibrosis(Post-PV MF)、Post-essential Thrombocythemia Myelofibrosis(Post-ET MF)。本研究包括三个时期:筛选期、治疗期和随访期。经过最长28天的筛选期后,将入组3至9名合格且可评估的受试者,在稳定剂量ruxolitinib的基础上接受pelabresib治疗。随访阶段包括30天安全性随访和长期随访。Pelabresib将持续给药,直至发生以下情况之一:疾病进展、不可接受的毒性、死亡、受试者决定或研究者决定。停用pelabresib后,安全性评估将继续进行,并在末次pelabresib给药后30天进行安全性随访访视。随后,受试者将在末次给药后约每12周接受一次长期随访联系。
【主题与分类】
主题标签:Primary Myelofibrosis (PMF)。本站分类:血液与淋巴系统疾病/骨髓纤维化。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07340138
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07340138
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- OpenDataLab:
数据说明
适应症:原发性骨髓纤维化(PMF)、真性红细胞增多症后骨髓纤维化(Post-PV MF)、原发性血小板增多症后骨髓纤维化(Post-ET MF)。本研究包括三个期间:筛选期、治疗期和随访期。经过最长28天的筛选期后,将入组3至9例符合条件且可评估的受试者,接受pelabresib联合稳定剂量的ruxolitinib治疗。随访阶段包括30天的安全性随访和长期随访。Pelabresib将持续给药直至出现以下任一情况:疾病进展、不可接受的毒性、死亡、受试者决定或研究者决定。停用pelabresib后,安全性评估将继续进行,并在末次pelabresib给药后30天进行安全性随访访视。随后,受试者将在治疗结束(EOT)后约每12周接受一次长期随访联系,随访时间至少为自pelabresib首次给药起三年,且至少为pelabresib末次给药后两年,以较长者为准。
长期随访将持续至死亡、退出研究、失访或随访期结束,以先发生者为准。安全性随访和长期随访访视将包括白血病转化评估,该评估将在整个研究期间进行,并在治疗后长达两年内持续开展。研究将持续至所有参与者完成长期随访,或直至通过试验后获取计划确保pelabresib可及,或pelabresib在日本获得报销。日本安全性确认将根据决策规则确定。起始剂量为125毫克每日一次(QD),本研究不计划为安全性确认进行剂量递增或递减。初始阶段,三名参与者将在ruxolitinib基础上加用pelabresib 125毫克QD。日本安全性确认的剂量限制性毒性(DLT)评估期为21天(一个周期)。
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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