Remibrutinib 治疗 IgE 介导食物过敏的 52 周研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 remibrutinib 治疗 IgE 介导食物过敏的 III 期、52 周、多中心、安慰剂对照关键性研究,受试者为对花生、牛奶或鸡蛋过敏的青少年和成人

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其他分类IgE-Mediated Food AllergyPeanut AllergyCow Milk AllergyEgg Allergy
A 52-week Study of Remibrutinib in IgE-mediated Food Allergy

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

Remibrutinib 治疗 IgE 介导食物过敏的 52 周研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于 remibrutinib 治疗 IgE 介导食物过敏的 III 期、52 周、多中心、安慰剂对照关键性研究,受试者为对花生、牛奶或鸡蛋过敏的青少年和成人。研究分为 4 个亚研究,分别在第 24 周评估对花生、牛奶、鸡蛋过敏原的反应,以及在第 4 周评估对花生、牛奶或鸡蛋过敏原的反应。治疗期 1 为双盲 remibrutinib 或安慰剂,亚研究 1、2、3 最长 24 周,亚研究 4 最长 4 周。可用于食物过敏免疫治疗相关的疗效与安全性研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:IgE 介导的食物过敏、花生过敏、牛奶过敏、鸡蛋过敏。本研究是一项 III 期、52 周、多中心、安慰剂对照的关键性研究,旨在评估 remibrutinib 与安慰剂相比在患有花生、牛奶或鸡蛋 IgE 介导过敏的青少年和成人受试者中的疗效和安全性。本研究将分为 4 个亚研究进行:亚研究 1 评估第 24 周对花生过敏原的反应,亚研究 2 评估第 24 周对牛奶过敏原的反应,亚研究 3 评估第 24 周对鸡蛋过敏原的反应,亚研究 4 评估第 4 周对花生或牛奶或鸡蛋过敏原的反应。治疗期 1:受试者将接受两个治疗组之一,双盲 remibrutinib 或安慰剂,亚研究 1、2 和 3 最长 24 周,亚研究 4 最长 4 周。治疗期 2:对于所有亚研究,开放

【主题与分类】

主题标签:IgE-Mediated Food Allergy、Peanut Allergy、Cow Milk Allergy、Egg Allergy。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07768371

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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:IgE介导的食物过敏、花生过敏、牛奶过敏、鸡蛋过敏。本研究是一项III期、为期52周、多中心、安慰剂对照的关键性研究,旨在评估remibrutinib与安慰剂相比,在患有花生、牛奶或鸡蛋IgE介导过敏的青少年和成人受试者中的疗效和安全性。本研究将分为4个亚研究进行:亚研究1评估第24周对花生过敏原的反应,亚研究2评估第24周对牛奶过敏原的反应,亚研究3评估第24周对鸡蛋过敏原的反应,亚研究4评估第4周对花生或牛奶或鸡蛋过敏原的反应。治疗期1:受试者将接受两个治疗组之一,即双盲remibrutinib或安慰剂,亚研究1、2和3的治疗期最长24周,亚研究4最长4周。治疗期2:对于所有亚研究,开放标签期从第24周开始,但亚研究4除外,其开放标签期从第4周开始。每个亚研究的受试者将继续参与研究,并接受或开始接受活性开放标签remibrutinib,直至第52周。

在完成第2治疗期后,符合条件的受试者可加入一项独立的开放标签试验后获取研究,接受remibrutinib以评估长期治疗效果。未加入试验后获取研究的受试者将进入为期4周的治疗后安全性随访期,在此期间将监测不良事件。

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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