Bezafibrate治疗原发性硬化性胆管炎伴持续胆汁淤积的24个月疗效研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦原发性硬化性胆管炎伴持续胆汁淤积患者,描述了一项 Phase 3 随机双盲安慰剂对照试验,评估 Bezafibrate 在熊去氧胆酸治疗基础上持续 24 个月的疗效与安全性

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其他分类Primary Sclerosing CholangitisCholestasis
Efficacy of 24 Month of Bezafibrate in Primary Sclerosing Cholangitis With Persistent Cholestasis Despite Ursodeoxycholic Acid Therapy

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

Bezafibrate治疗原发性硬化性胆管炎伴持续胆汁淤积的24个月疗效研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦原发性硬化性胆管炎伴持续胆汁淤积患者,描述了一项 Phase 3 随机双盲安慰剂对照试验,评估 Bezafibrate 在熊去氧胆酸治疗基础上持续 24 个月的疗效与安全性。试验覆盖 35 个中心、计划纳入 104 例患者,分两组比较 UDCA 联合 Bezafibrate 与 UDCA 联合安慰剂的差异。数据可用于了解该临床试验的设计要素、分组方案与随访安排,支持胆管疾病治疗研究的参考与比较(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:原发性硬化性胆管炎、胆汁淤积。这是一项 Phase 3、随机、双盲、安慰剂对照研究,评估 Bezafibrate 在原发性硬化性胆管炎(PSC)且尽管接受熊去氧胆酸治疗仍存在持续胆汁淤积的受试者中的疗效与安全性。设计: 一项多中心、双盲、安慰剂对照、随机临床试验 35 个中心参与招募(法国罕见病参考与能力中心网络:“炎症性胆道疾病与自身免疫性肝炎”(MIVBH),包括巴黎 Saint-Antoine 医院作为参考协调中心)样本量:104 例患者,每组 52 例。治疗组:1. UADC 治疗(15-20 mg/kg/d)+ Bezafibrate(400mg/d)2. UDCA 治疗(15-20 mg/kg/d)+ Bezafibrate 安慰剂(400mg/d)治疗持续时间:24 个月。评估:研究访视在入组时(M0)、随机化时,然后每

【主题与分类】

主题标签:Primary Sclerosing Cholangitis、Cholestasis。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04309773

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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:原发性硬化性胆管炎、胆汁淤积。这是一项3期、随机、双盲、安慰剂对照研究,评估 Bezafibrate 在尽管接受熊去氧胆酸治疗(UADC)但仍存在持续性胆汁淤积的 PSC 受试者中的疗效和安全性。设计:* 一项多中心、双盲、安慰剂对照、随机临床试验 * 35个中心参与招募(法国罕见病参考与能力中心网络:“炎症性胆道疾病与自身免疫性肝炎”(MIVBH),包括巴黎 Saint-Antoine 医院作为参考协调中心)样本量:104例患者,每组52例治疗组:1. UADC 治疗(15-20 mg/kg/d)+ Bezafibrate(400mg/d)2. UDCA 治疗(15-20 mg/kg/d)+ Bezafibrate 安慰剂(400mg/d)治疗持续时间:24个月评估:在入组时(M0)进行研究访视,随机化后每3个月一次,直至第24个月这是一项III期随机、双盲、多中心研究。未计划进行中期分析。分析将在研究结束时、数据审核并锁定数据库后,按照意向性治疗原则进行。

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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