Belumosudil 用于慢性移植物抗宿主病的抢先治疗

受试者被随机分配至 Belumosudil 组或安慰剂组,按 28 天为一周期给药,共 11 个周期后进入减量周期,研究期间采集血样并在治疗结束后随访

Fred Hutchinson Cancer CenterFred Hutchinson Cancer Center
clinicaltrials
浏览 7
其他预测Chronic Graft Versus Host Disease
Belumosudil for the Pre-emptive Treatment of Patients With Chronic Graft Versus Host Disease

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

Belumosudil 用于慢性移植物抗宿主病的抢先治疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 Belumosudil 用于慢性移植物抗宿主病(Chronic Graft Versus Host Disease)抢先治疗的随机对照研究。受试者被随机分配至 Belumosudil 组或安慰剂组,按 28 天为一周期给药,共 11 个周期后进入减量周期,研究期间采集血样并在治疗结束后随访。数据可用于了解该适应症下的试验设计与治疗分组信息,支持疗效与安全性相关的分析探索(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Chronic Graft Versus Host Disease。OUTLINE:患者被随机分配至 2 个臂中的 1 个。ARM I:患者在每个周期的第 1 天至第 28 天口服(PO)belumosudil 每日一次(QD),或在与强 CYP3A 诱导剂或质子泵抑制剂同服时每日两次(BID)。周期每 28 天重复,共 11 个周期,随后在停药前进行一个周期的减量,除非出现疾病进展或不可接受的毒性。ARM II:患者在每个周期的第 1 天至第 28 天口服(PO)安慰剂每日一次(QD),或在与强 CYP3A 诱导剂或质子泵抑制剂同服时每日两次(BID)。周期每 28 天重复,共 11 个周期,随后在停药前进行一个周期的减量,除非出现疾病进展或不可接受的毒性。患者在研究期间接受血样采集。研究治疗完成后,患者在 30 天时接受随访

【主题与分类】

主题标签:Chronic Graft Versus Host Disease。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/NCT05996627

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05996627

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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

适应症:慢性移植物抗宿主病。方案概述:患者被随机分配至2个治疗组中的1组。第I组:患者在每个周期的第1天至第28天口服belumosudil,每日一次(QD),或在与强效CYP3A诱导剂或质子泵抑制剂合用时每日两次(BID)。周期每28天重复一次,共11个周期,随后在停药前进行一个周期的逐渐减量,除非出现疾病进展或不可接受的毒性。第II组:患者在每个周期的第1天至第28天口服安慰剂,每日一次(QD),或在与强效CYP3A诱导剂或质子泵抑制剂合用时每日两次(BID)。周期每28天重复一次,共11个周期,随后在停药前进行一个周期的逐渐减量,除非出现疾病进展或不可接受的毒性。患者在研究期间接受血样采集。完成研究治疗后,患者在30天时进行随访,若完成12个周期则在60天时随访,随后随访至18个月。

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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