3,4-二氨基吡啶用于Lambert-Eaton肌无力综合征(LEMS)与先天性肌无力综合征(CMS)

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于3,4-二氨基吡啶(3,4-DAP)用于Lambert-Eaton肌无力综合征(LEMS)和先天性肌无力综合征(CMS)的开放标签、非随机、非对照扩展可及研究

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clinicaltrials
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基因组Lambert-Eaton Myasthenic SyndromeCongenital Myasthenic Syndrome
3,4-Diaminopyridine Use in Lambert-Eaton Myasthenic Syndrome(LEMS) and Congenital Myasthenic Syndromes (CMS)

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

3,4-二氨基吡啶用于Lambert-Eaton肌无力综合征(LEMS)与先天性肌无力综合征(CMS)

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于3,4-二氨基吡啶(3,4-DAP)用于Lambert-Eaton肌无力综合征(LEMS)和先天性肌无力综合征(CMS)的开放标签、非随机、非对照扩展可及研究。研究对象为经EMG和电压门控钙通道抗体血清学确诊的副肿瘤性或原发性自身免疫性LEMS患者,或经肌电图、活检或基因检测确诊的CMS患者,计划入组最多25人。受试者从低剂量开始接受3,4-DAP,根据疗效和耐受性逐步加量至每日最大剂量100mg,治疗持续至出现限制性毒性、自愿退出、转院、死亡、失访或不再获得临床获益等情形(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:Lambert-Eaton肌无力综合征、先天性肌无力综合征。这是一项开放标签、非随机、非对照的扩展可及研究。最多25名经EMG和电压门控钙通道抗体血清学临床确诊为副肿瘤性或原发性自身免疫性LEMS的患者,或经肌电图(EMG)、活检或基因检测临床确诊为CMS且符合第3.1节和第3.2节所述选择标准的患者,将入组本研究。受试者将接受3,4-二氨基吡啶(3,4-DAP)治疗,从低剂量开始,根据疗效和患者耐受性逐步加量至每日最大剂量100mg。治疗将持续至受试者出现限制性毒性、自愿撤回知情同意、转至另一中心、死亡、失访、不再从3,4-DAP获得临床获益(在o

【主题与分类】

主题标签:Lambert-Eaton Myasthenic Syndrome、Congenital Myasthenic Syndrome。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00872950

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00872950

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    • 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。

数据说明

疾病:兰伯特-伊顿肌无力综合征、先天性肌无力综合征。这是一项开放标签、非随机、非对照的扩展可及性研究。根据肌电图和电压门控钙通道抗体血清学阳性,临床证实为副肿瘤性或原发性自身免疫性兰伯特-伊顿肌无力综合征的患者,或根据肌电图、活检或基因检测临床证实为先天性肌无力综合征且符合第3.1和3.2节所述选择标准的患者,最多25名将纳入本研究。受试者将接受3,4-二氨基吡啶(3,4-DAP)治疗,从低剂量开始,根据疗效和患者耐受性逐渐增加剂量,直至最大日剂量100mg。治疗将持续至受试者出现限制治疗的毒性反应、自愿撤回知情同意、转至其他研究中心、死亡、失访、不再从3,4-DAP中获得临床获益(根据受试者和/或研究者的判断),或Jacobus Pharmaceuticals或FDA终止研究。

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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