评估Ruxolitinib对APECED相关斑秃患者毛发再生的疗效与安全性

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦自身免疫性多内分泌病-念珠菌病-外胚层营养不良(APECED)相关严重斑秃(AA)患者

National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)
clinicaltrials
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文本预测Alopecia Areata
Evaluate the Efficacy and Safety of Ruxolitinib on Hair Regrowth in Patients With Autoimmune Polyendocrinopathy Candidiasis Ectodermal Dystrophy (APECED)-Associated Alopecia Areata

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

评估Ruxolitinib对APECED相关斑秃患者毛发再生的疗效与安全性

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦自身免疫性多内分泌病-念珠菌病-外胚层营养不良(APECED)相关严重斑秃(AA)患者。研究为2期开放标签试验,评估JAK抑制剂ruxolitinib口服每日两次给药在毛发再生方面的疗效与安全性,包含8周观察期、住院起始给药、第8和16周剂量调整及共8个月的治疗方案,并监测不良事件与患者报告结局。数据可用于免疫相关脱发治疗反应与安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:自身免疫性多内分泌病-念珠菌病-外胚层营养不良(Apeced)、斑秃。研究描述:这是一项2期开放标签研究,旨在评估Janus相关激酶(JAK)抑制剂ruxolitinib在严重APECED相关斑秃(AA)中的疗效与安全性。在为期8周的观察期评估基线疾病状态后,符合条件的参与者可入院接受最长10天的住院访视,开始接受口服ruxolitinib每日两次给药。剂量将在第8周和第16周增加,但若参与者出现某些不良事件(AEs),剂量可能维持或减少。ruxolitinib方案的总持续时间为8个月。在面对面研究访视中,将监测参与者的AEs/反应,并完成患者报告结局(PRO)指标以追踪其症状和总体健康状况。部分

【主题与分类】

主题标签:Alopecia Areata。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05398809

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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:自身免疫性多内分泌病-念珠菌病-外胚层营养不良(APECED)、斑秃。研究描述:这是一项2期开放标签研究,旨在评估Janus相关激酶(JAK)抑制剂ruxolitinib在严重APECED相关斑秃(AA)中的疗效和安全性。在经过为期8周的观察期以评估基线疾病状态后,符合条件的受试者可能被收治入院最多10天进行住院访视,以开始接受每日两次口服ruxolitinib给药。剂量将在第8周和第16周增加,但如果受试者出现某些不良事件(AE),则可能维持或降低剂量。ruxolitinib方案的总持续时间为8个月。在面对面研究访视时,将监测受试者的AE/反应,并完成患者报告结局(PRO)指标,以追踪其症状和总体健康状况。在没有面对面访视的月份,受试者还将进行远程访视,以进行AE评估和当地采血用于安全性实验室检查。

参与者的家庭成员或家庭接触者也将被纳入研究,以完成一项生活质量调查,用于与相应的患者调查进行比较。主要目标:评估ruxolitinib对APECED相关AA参与者毛发再生的疗效。次要目标:1. 评估ruxolitinib在APECED相关AA患者中的安全性。2. 评估与ruxolitinib治疗应答相关的毛发再生其他疗效指标。3. 研究ruxolitinib对与毛发再生相关的PROs的影响。4. 评估ruxolitinib对皮肤组织学和免疫学特征的影响。探索性目标:1. 研究ruxolitinib对改善皮肤以外受累器官和组织的临床症状及相关实验室、组织学和免疫学异常的影响。2. 研究ruxolitinib对皮肤以外受累器官和组织的PROs的影响。3. 研究ruxolitinib对预防ne发生的影响

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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