Levocetirizine 与 Fexofenadine 安全性研究
研究采用随机、双盲、安慰剂对照设计，并进行个体内组胺诱导风团与红晕反应的比较。源站描述还涉及 Fexofenadine 在日本及欧美的不同用药剂量方案，以及其与 levocetirizine 疗效比较的研究背景
基本信息
资源简介
Levocetirizine 与 Fexofenadine 安全性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为 Levocetirizine 与 Fexofenadine 的安全性研究，覆盖 Pruritus、Chronic Urticaria 和 Allergic Rhinitis 等适应症。研究采用随机、双盲、安慰剂对照设计，并进行个体内组胺诱导风团与红晕反应的比较。源站描述还涉及 Fexofenadine 在日本及欧美的不同用药剂量方案，以及其与 levocetirizine 疗效比较的研究背景。该数据可用于了解抗组胺药物在相关过敏性疾病中的安全性评估与疗效比较研究设计（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：Pruritus、Chronic Urticaria、Allergic Rhinitis。这将是一项随机、双盲、安慰剂对照研究，并进行组胺诱导风团和红晕反应的个体内比较。2009年9月，Fexofenadine 在日本被批准作为抗过敏抗组胺药，目前被广泛使用。它已在包括美国、英国、法国和德国在内的120个国家获批[11]。在欧洲和美国，fexofenadine 以120 mg每日一次用于过敏性鼻炎，180 mg每日一次用于荨麻疹上市。在日本，fexofenadine 以60 mg每日两次用于这两种疾病上市。但这种给药方案是否与 levocetirizine 5 mg每日一次一样有效？上述 Takahashi 等人的研究比较了60 mg每日两次与 cetirizine 10 mg每日一次，提示并非如此[4]。本研究的目的是比较疗效 a
【主题与分类】
主题标签：Pruritus、Chronic Urticaria、Allergic Rhinitis。本站分类：免疫系统疾病/荨麻疹和血管性水肿。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01586091
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01586091
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- OpenDataLab:
数据说明
条件：瘙痒、慢性荨麻疹、过敏性鼻炎。这将是一项随机、双盲、安慰剂对照研究，采用个体内比较组胺诱发的风团和红晕反应。2009年9月，非索非那定在日本获批作为抗过敏抗组胺药，目前被广泛使用。它已在包括美国、英国、法国和德国在内的120个国家获批[11]。在欧洲和美国，非索非那定针对过敏性鼻炎的上市用法为每日一次120毫克，针对荨麻疹为每日一次180毫克。在日本，非索非那定针对这两种疾病的上市用法均为每日两次60毫克。但这种给药方案是否与每日一次5毫克左西替利嗪同样有效？上述Takahashi等人的研究比较了每日两次60毫克与每日一次10毫克西替利嗪，提示并非如此[4]。本研究的目的是在24小时内比较每日一次5毫克左西替利嗪与每日两次60毫克非索非那定在组胺诱发的风团、红晕和瘙痒反应中的疗效及作用一致性。此外，我们希望研究日本人与白种人之间是否存在差异。
每位志愿者将在第0小时和第12小时接受研究药物。将在给药前15分钟（基线）以及给药后0.5、1、2、3、4、6、8、10、12和24小时，使用组胺（10 mg/ml）对每位志愿者进行皮肤点刺试验（SPT）。将使用体积光学扫描系统和红外相机对风团和红晕的消退进行客观评估。此外，还将使用透明尺测量红斑直径。瘙痒的主观强度将使用视觉模拟量表（VAS）进行评估。为了将药物的药代动力学与其药效学相关联，将在基线以及之后0.5、1、2、3、4、6、8、10、12和24小时采集血样用于药物浓度测定。受试者将在三个不同的场合接受相同的程序，以接受每种治
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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