Anakinra治疗激素抵抗/不耐受型Meniere病与自身免疫性内耳病研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Anakinra(Kineret)对激素抵抗或不耐受的Meniere病及自身免疫性内耳病患者听力改善效果的临床研究

基本信息
资源简介
Anakinra治疗激素抵抗/不耐受型Meniere病与自身免疫性内耳病研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Anakinra(Kineret)对激素抵抗或不耐受的Meniere病及自身免疫性内耳病患者听力改善效果的临床研究。数据覆盖患者听力急性下降、连续两次听力图稳定或下降且言语识别率未改善等入组条件,以及2:1随机分配、每日自我注射42天的干预方案。可用于分析免疫系统疾病治疗反应、听力阈值变化及药物对照研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:自身免疫性内耳病、Meniere病。本研究将评估anakinra(kineret)在改善激素抵抗(CR)或不耐受MD以及CR或不耐受AIED患者的持续听力阈值方面是否优于安慰剂。最终入组取决于活动耳听力的急性下降,以及间隔至少28天的连续两次听力图显示听力阈值稳定或下降且言语识别率评分未因皮质类固醇治疗而改善。任何尝试接受类固醇治疗并被判定为不耐受的患者也将被考虑参加试验。Anakinra(kineret)100mg/0.67ml预充式注射器或安慰剂注射将按2:1分配随机分组,并由患者每日自我给药,持续42天。第42天后,将开始第二个安慰剂对照期,额外持续
【主题与分类】
主题标签:Autoimmune Inner Ear Disease、Meniere'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/NCT03587701
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放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/NCT03587701
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
疾病:自身免疫性内耳病、梅尼埃病。本研究将评估阿那白滞素(Kineret)在改善CR或不耐受MD合并CR、或不耐受AIED患者的持续性听阈方面是否优于安慰剂。最终入组取决于活动耳听力的急性下降,以及间隔至少28天的连续两次听力图显示听阈和言语识别率稳定或下降且经皮质类固醇治疗无改善。任何尝试接受类固醇治疗但被判定为不耐受的患者也将被考虑纳入试验。阿那白滞素(Kineret)100mg/0.67ml预充式注射器或安慰剂注射将按2:1分配随机分组,由患者每日自行给药,持续42天。第42天后,将开始第二个安慰剂对照期,再持续42天(所有患者将根据随机分组接受阿那白滞素治疗42天或84天)。
在84天之后将开始为期264天的观察期,在此期间,将向在最初84天治疗期内对治疗有应答的患者提供使用阿那白滞素进行撤退治疗的选项。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




