评估Eltrombopag诱导ITP患者持续无治疗缓解的研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦免疫性血小板减少性紫癜（ITP）患者，评估Eltrombopag诱导持续无治疗缓解的能力
基本信息
资源简介
评估Eltrombopag诱导ITP患者持续无治疗缓解的研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦免疫性血小板减少性紫癜（ITP）患者，评估Eltrombopag诱导持续无治疗缓解的能力。源站描述涵盖研究条件、方案修订增加的12个月随访期、起始剂量（50 mg每日，亚洲患者25 mg每日，日本患者12.5 mg每日）及允许增至75 mg的剂量调整规则，目标为血小板计数≥100×10^9/L并维持约100×10^9/L（不低于70×10^9/L）达2个月以启动减量。数据可用于了解ITP治疗剂量策略与缓解评估（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：免疫性血小板减少性紫癜（ITP）。方案修订01增加了12个月随访期，针对第12个月时达到持续无治疗缓解的患者，以获取关于缓解持续时间的进一步数据。起始剂量为Eltrombopag 50 mg每日（亚洲患者25 mg每日，日本患者在日本为12.5 mg每日）。本研究的起始剂量与获批用于ITP的Eltrombopag用药指南一致。对于标准剂量治疗无应答的患者，允许将Eltrombopag剂量增加至75 mg，以降低出血风险。增加剂量的理由是在Eltrombopag中使用最小有效剂量，以达到血小板计数≥100×10^9/L并维持约100×10^9/L（无计数低于70×10^9/L）达2个月，以便患者开始Eltrombopag减量并w
【主题与分类】
主题标签：Immune Thrombocytopenic Purpura (ITP)。本站分类：免疫系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03524612
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03524612
标准获取流程：
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
适应症：免疫性血小板减少性紫癜（ITP）。方案修正案01增加了12个月的随访期，针对第12个月时停药后持续缓解的患者，以获取关于缓解持续时间的进一步数据。起始剂量为艾曲泊帕每日50 mg（亚洲患者每日25 mg，日本患者每日12.5 mg）。本研究的起始剂量与已批准的艾曲泊帕用于ITP的给药指南一致。对于标准剂量治疗无应答的患者，允许将艾曲泊帕剂量增加至75 mg，以降低出血风险。增加剂量的理由是为了使用艾曲泊帕的最小有效剂量，使血小板计数达到≥100×10^9/L并维持在100×10^9/L左右（不低于70×10^9/L）持续2个月，以便患者开始艾曲泊帕的减量和停药过程。
达到血小板计数≥ 100 × 10^9/L，并维持计数在100×10^9/L左右达2个月，且无血小板计数< 70 × 10^9/L的患者，符合逐渐减量并停药的条件，减量方式为每2周减少25 mg，直至25 mg隔日一次持续2周，直至停药。成功停用艾曲泊帕且在没有出血或使用救援治疗的情况下维持血小板计数≥ 30 × 10^9/L的患者，随访至第12个月。如果在12个月治疗期内出现复发（定义为血小板计数<30 × 10^9/L），则在此时间范围内以适当的起始剂量给予艾曲泊帕新疗程治疗。如果患者在12个月后的随访期内复发，则不再尝试逐渐减量并实现停药后的持续缓解。减量方案遵循当前既定给药方案中关于何时考虑剂量调整的建议。
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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