Vedolizumab治疗对比Adalimumab剂量强化在克罗恩病患者中的研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦克罗恩病患者在一线Adalimumab治疗出现失应答或生物标志物活性时，比较Vedolizumab治疗与Adalimumab剂量强化的效果
基本信息
资源简介
Vedolizumab治疗对比Adalimumab剂量强化在克罗恩病患者中的研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦克罗恩病患者在一线Adalimumab治疗出现失应答或生物标志物活性时，比较Vedolizumab治疗与Adalimumab剂量强化的效果。源站描述提及根据IFX或ADA药物浓度及抗体水平评估失应答原因，并参考AGA推荐及近期研究。数据集可用于分析治疗转换与剂量优化的临床决策，支持免疫系统疾病相关研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：克罗恩病。为解决这些问题，对于IFX或ADA治疗，若干研究提出了一些算法，根据这些算法，干预措施基于治疗失败时对IFX或ADA药物水平以及抗IFX或ADA抗体（ATI或AAA）水平的联合评估。因此，IFX或ADA水平被分类为治疗性或亚治疗性，抗体被分类为可检测或不可检测，用于评估LOR是否可能由免疫原性、非免疫介导的药代动力学问题或药效学问题引起，并据此指导干预。在最新的AGA推荐中，作者建议对于抗TNF药物下出现继发性LOR且药物水平为治疗性的情况，应换用另一类药物（如vedolizumab）。然而，近期研究表明，在这些患者中优化同一抗TNF的剂量方案可能仍与
【主题与分类】
主题标签：Crohn's Disease。本站分类：免疫系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06180382
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/NCT06180382
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 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
病症：克罗恩病。为解决这些问题，针对IFX或ADA治疗，若干研究提出了一些算法，根据这些算法，干预措施基于治疗失败时对IFX或ADA药物水平及抗IFX或ADA抗体（ATI或AAA）水平的综合评估。因此，IFX或ADA水平被分类为治疗水平或亚治疗水平，抗体可检测或不可检测，用于评估LOR是否可能由免疫原性、非免疫介导的药代动力学问题或药效学问题引起，并据此指导干预。在最新的AGA推荐中，作者建议对于抗TNF药物下出现继发性LOR且药物水平达治疗水平的患者，应换用另一类药物（如维得利珠单抗）。然而，近期研究表明，对此类患者优化同一抗TNF药物的剂量方案，仍可能使25%的患者获得临床应答。
事实上，在最近一项双中心、回顾性、非随机研究中，研究者表明，在接受ADA维持治疗的IBD患者中，若出现继发性反应丧失且谷浓度>4.9µg/mL，换用另一类药物在无治疗中断时间方面显著优于优化ADA治疗。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
