Avatrombopag与Rh-TPO转换治疗ITP研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦成人原发性免疫性血小板减少症(ITP)中Avatrombopag与Rh-TPO转换治疗的疗效与安全性研究

Peking University People's HospitalPeking University People's Hospital
clinicaltrials
浏览 10
其他预测Corticosteroid-resistant or Relapsed ITP
A Study of Switching Avatrombopag and Rh-TPO in ITP

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

Avatrombopag与Rh-TPO转换治疗ITP研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦成人原发性免疫性血小板减少症(ITP)中Avatrombopag与Rh-TPO转换治疗的疗效与安全性研究。覆盖对糖皮质激素耐药或复发的ITP患者,记录其先前接受Rh-TPO后转换为Avatrombopag或反向转换的原因及结局。数据可用于探讨两种TPO受体激动剂间是否存在交叉耐药,以及转换策略的临床获益与风险,为ITP治疗决策提供观察性证据(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:对糖皮质激素耐药或复发的ITP。血小板生成素受体激动剂(TPO-RAs)是慢性原发性免疫性血小板减少症(ITP)患者的新型治疗药物。根据基于机制的研究发现,rhTPO与内源性TPO竞争结合TPO-R,而avatrombopag与内源性TPO具有叠加效应,表明这两种药物的治疗机制和副作用特征可能有所不同。这两种药物在治疗成人ITP时是否存在交叉耐药仍无答案。本研究的目的是探讨在成人ITP患者中转换使用avatrombopag和rh-TPO的疗效和安全性。这是一项非干预性研究。既往接受糖皮质激素治疗失败并接受rh-TPO治疗、随后转换为avatrombopag或反之的患者将被纳入。转换原因将被记录。疗效、s

【主题与分类】

主题标签:Corticosteroid-resistant or Relapsed ITP。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04913597

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04913597

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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

条件:皮质类固醇耐药或复发性ITP。血小板生成素受体激动剂(TPO-RAs)是慢性原发性免疫性血小板减少症(ITP)患者的新型治疗方法。根据基于机制的研究结果,rhTPO与内源性TPO竞争结合TPO-R,而阿伐曲泊帕与内源性TPO具有叠加效应,表明这些药物之间的治疗机制和副作用特征可能有所不同。两种药物治疗成人ITP是否存在交叉耐药仍无答案。本研究旨在探讨在成人ITP患者中转换使用阿伐曲泊帕和rh-TPO的疗效和安全性。这是一项非干预性研究。既往类固醇治疗失败并接受rh-TPO治疗后转换为阿伐曲泊帕,或反之的患者将被纳入。转换原因将被记录。将评估并比较两种药物的疗效、安全性以及患者/医生的偏好。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案