快速与常规口服免疫治疗牛奶和鸡蛋过敏的比较:CompITO 研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童食物过敏中的牛奶过敏与鸡蛋过敏,比较快速(rush)与常规口服免疫治疗(OIT)方案的安全性和有效性

Pablo Rodríguez del RioPablo Rodríguez del Rio
clinicaltrials
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蛋白质预测Food Allergy in ChildrenMilk AllergyEgg Allergy
Comparison Between a Rush and a Conventional Oral Immunotherapy Protocol to Treat Cow's Milk and Hen´s Egg Allergy. CompITO Study

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

快速与常规口服免疫治疗牛奶和鸡蛋过敏的比较:CompITO 研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童食物过敏中的牛奶过敏与鸡蛋过敏,比较快速(rush)与常规口服免疫治疗(OIT)方案的安全性和有效性。源站描述显示,这是一项 II/III 期随机临床试验,共入组 40 名非重症食物过敏患者,其中 20 名牛奶过敏儿童、20 名鸡蛋过敏儿童。两种方案在给药次数、剂量间相对增幅及最终剂量方面具有可比性。数据可用于了解牛奶和鸡蛋 OIT 方案优化、治疗安全性及疗效评估等研究场景(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:儿童食物过敏、牛奶过敏、鸡蛋过敏。食物免疫治疗,尤其是口服免疫治疗(OIT),现已成为对牛奶、鸡蛋或花生过敏患者的标准治疗选择。虽然花生 OIT 已引起科学界的广泛关注,但牛奶和鸡蛋 OIT 仍然是日常常规中最常见的免疫治疗。优化这些治疗是优先事项,以便为更广泛的候选者提供更高效、更安全的治疗方式。一项 II/III 期随机临床试验共入组 40 名非重症食物过敏患者(20 名牛奶过敏儿童和 20 名鸡蛋过敏儿童),以评估快速/急速与常规 OIT 方案的安全性和有效性。两种方案在给药次数、剂量间相对增幅及最终剂量方面具有可比性。

【主题与分类】

主题标签:Food Allergy in Children、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/NCT06976775

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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

条件:儿童食物过敏、牛奶过敏、鸡蛋过敏。食物免疫治疗,尤其是口服免疫治疗(OIT),现已成为对牛奶、鸡蛋或花生过敏患者的标准治疗选择。尽管花生OIT已引起科学界的广泛关注,但牛奶和鸡蛋OIT仍然是日常临床中最常见的免疫治疗方式。优化这些治疗方法是优先事项,以便为更广泛的患者群体提供更高效、更安全的治疗途径。一项II/III期随机临床试验,共纳入40例非重症食物过敏患者(20例牛奶过敏儿童和20例鸡蛋过敏儿童),旨在评估快速/加速OIT方案与常规OIT方案的安全性和有效性。两种方案在剂量次数、剂量间相对增量及最终蛋白质用量方面具有可比性,但有一处例外:“快速”方案在治疗第一周内包含数天同日给予多剂剂量,而“常规”方案的诱导期则基于每2周给予单次剂量。

该研究包含两个不同阶段。在诱导期(第1部分,为期1周至7个月),两组受试者将根据其过敏情况接受递增剂量的牛奶/鸡蛋,直至分别耐受6600 mg或4680 mg牛奶或鸡蛋蛋白。两组中不良事件的发生将导致剂量调整并延迟诱导期的完成。在维持期(第2部分),患者将摄入相同剂量(牛奶每日一次,鸡蛋每48小时一次)直至研究结束,总持续时间为7个月。该研究设有双重主要结局。安全性和有效性变量为主要结局,家长和患者报告的食物过敏相关生活质量(HRQoL)为次要结局,治疗负担和免疫学变化亦为次要结局。将研究口服免疫治疗(OIT)背后的分子变化,并寻找安全性和有效性的生物标志物。

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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