Eltrombopag联合Telitacicept对比Eltrombopag单药治疗激素难治/复发ITP
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦激素难治或复发性免疫性血小板减少症(ITP)的探索性II期随机开放标签对照研究

基本信息
资源简介
Eltrombopag联合Telitacicept对比Eltrombopag单药治疗激素难治/复发ITP
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦激素难治或复发性免疫性血小板减少症(ITP)的探索性II期随机开放标签对照研究。计划纳入40例患者,比较Eltrombopag联合Telitacicept与Eltrombopag单药的持续应答率。数据覆盖联合免疫调节与TPO-RA协同治疗的临床设计信息,可用于ITP治疗策略研究、试验方案参考及疗效比较分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:免疫性血小板减少症。背景:免疫性血小板减少症(ITP)是一种自身免疫性出血性疾病。糖皮质激素是一线治疗,但约三分之一患者复发或难治。Eltrombopag(一种TPO-RA)促进血小板生成,但部分患者无应答或停药后复发。Telitacicept是一种TACI-Fc融合蛋白,双靶向BAFF和APRIL,抑制B细胞和浆细胞功能并减少自身抗体产生,可能提供协同免疫调节获益。目的:评估Eltrombopag联合Telitacicept对比Eltrombopag单药在激素难治/复发性ITP患者中的持续应答率。设计:随机、开放标签、对照、探索性II期研究。计划40例患者(20例联合治疗,20例单药治疗)。联合组:Eltrombopag + Telitacicept。单药组:eltrom
【主题与分类】
主题标签:Immune Thrombocytopenia。本站分类:免疫系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07687134
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/NCT07687134
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:免疫性血小板减少症。背景:免疫性血小板减少症(ITP)是一种自身免疫性出血性疾病。糖皮质激素是一线治疗,但约三分之一患者复发或难治。艾曲泊帕(一种TPO-RA)可促进血小板生成,但部分患者无应答或停药后复发。泰它西普是一种TACI-Fc融合蛋白,双靶向BAFF和APRIL,抑制B细胞和浆细胞功能并减少自身抗体产生,可能提供协同免疫调节获益。目的:评估艾曲泊帕联合泰它西普与艾曲泊帕单药相比,在激素难治/复发ITP患者中的持续应答率。设计:随机、开放标签、对照、探索性II期研究。计划入组40例患者(20例联合治疗,20例单药治疗)。联合组:艾曲泊泊帕+泰它西普。单药组:艾曲泊帕单药治疗12周。单药治疗4周后无应答的患者可交叉至联合组。12周后停止治疗,随访至第24周。
主要终点:治疗后24周时维持血小板计数≥30×10⁹/L且无出血的患者比例。次要终点包括12周内的血小板应答率、安全性、出血事件等。预期结果:预计联合治疗组达到主要终点的患者比例显著更高,且不良事件未增加。人群:年龄≥18岁,确诊ITP≥3个月,基线血小板<30×10⁹/L,既往糖皮质激素治疗失败。安全性:监测出血、感染、血栓形成、血细胞减少等,按方案调整剂量/停药。结论:本研究探讨艾曲泊帕与泰它西普双靶向治疗(促进血小板生成+抑制自身免疫)能否为糖皮质激素难治/复发性ITP患者提供更持久的缓解。
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。千方医数集依托三甲直采网络,提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




