Abatacept治疗复发型非严重肉芽肿性多血管炎(Wegener's)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦复发型非严重肉芽肿性多血管炎(Wegener's)及ANCA相关血管炎

University of South FloridaUniversity of South Florida
clinicaltrials
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其他分类Granulomatosis With PolyangiitisWegener's GranulomatosisANCA-Associated Vasculitis
Abatacept for the Treatment of Relapsing, Non-Severe, Granulomatosis With Polyangiitis (Wegener's)

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

Abatacept治疗复发型非严重肉芽肿性多血管炎(Wegener's)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦复发型非严重肉芽肿性多血管炎(Wegener's)及ANCA相关血管炎。源站描述了一项多中心、随机、双盲、安慰剂对照试验,评估abatacept在维持无糖皮质激素缓解方面的疗效。受试者维持稳定剂量的免疫抑制剂(MTX、AZA或MA)并随机接受abatacept或安慰剂,同时每日口服prednisone 30 mg并按标准化方案逐渐减量。数据可用于免疫系统疾病治疗研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肉芽肿性多血管炎(Wegener's)、肉芽肿性多血管炎、Wegener's肉芽肿病、ANCA相关血管炎。多中心、随机、双盲、安慰剂对照试验,评估abatacept在复发型非严重GPA患者中实现持续无糖皮质激素缓解的疗效。进入试验的患者将维持其免疫抑制剂的稳定剂量,免疫抑制剂可包括methotrexate(MTX)、azathioprine(AZA)或mycophenolate(MA),并将接受盲法随机化以接受abatacept或安慰剂。患者还将每日接受prednisone 30 mg,然后使用标准化减量方案逐渐减至零。如果入组患者经历非严重复发或非严重疾病恶化(尽管常见关闭),或如果他们在第6个月时尚未达到缓解,

【主题与分类】

主题标签:Granulomatosis With Polyangiitis、Wegener's Granulomatosis、ANCA-Associated Vasculitis。本站分类:免疫系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02108860

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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:肉芽肿性多血管炎(韦格纳肉芽肿)、肉芽肿性多血管炎、韦格纳肉芽肿病、ANCA相关性血管炎。一项多中心、随机、双盲、安慰剂对照试验,旨在评估阿巴西普在复发性非重症GPA患者中实现持续无糖皮质激素缓解的疗效。进入试验的患者将维持稳定剂量的免疫抑制剂,可包括甲氨蝶呤(MTX)、硫唑嘌呤(AZA)或霉酚酸酯(MA),并将接受盲法随机分组以接受阿巴西普或安慰剂。患者还将每日接受泼尼松30 mg,随后按照标准化减量方案逐渐减至零。如果入组患者出现非重症复发或非重症疾病恶化(尽管通过共同终点评估),或如果在第6个月时尚未达到缓解,他们可选择进入开放标签试验期,在此期间他们将接受阿巴西普联合其维持性免疫抑制剂及标准化糖皮质激素减量方案。

患有严重疾病复发或严重疾病恶化的患者将符合提前终止标准,并停止接受研究药物治疗。患者将继续参与研究,直至达到提前终止标准或直至共同关闭,即最后一名患者随机分组后12个月。在共同关闭或提前终止后,患者将根据最佳医学判断接受治疗,并在停止研究治疗后3个月进行治疗后安全性访视。

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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