口服胶囊化微生物群移植治疗花生过敏患者的安全性与有效性评估
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦花生过敏患者的免疫治疗研究。内容涉及一项 II 期随机双盲安慰剂对照试验,评估口服微生物群移植疗法(MTT)在花生过敏患者中的安全性、有效性与耐受性

基本信息
资源简介
口服胶囊化微生物群移植治疗花生过敏患者的安全性与有效性评估
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦花生过敏患者的免疫治疗研究。内容涉及一项 II 期随机双盲安慰剂对照试验,评估口服微生物群移植疗法(MTT)在花生过敏患者中的安全性、有效性与耐受性。受试者在初始 DBPCFC 中对不超过 100 mg 花生蛋白产生反应后,随机接受口服 Vancomycin 和 Neomycin 或安慰剂 7 天,随后在实验治疗单元(ETU)接受 MTT 或安慰剂胶囊,并继续每日服用。数据可用于过敏与免疫治疗领域的疗效与安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Allergy, Peanut、Peanut Allergy、Peanut Hypersensitivity、Peanut-Induced Anaphylaxis、Food Allergy、Food Allergy Peanut。A 部分是一项 II 期随机双盲安慰剂对照臂试验,旨在评估微生物群移植疗法(MTT)在花生过敏患者中的有效性、安全性和耐受性。在初始 DBPCFC 中对 ≤100 mg 花生蛋白产生反应后,患者将被随机分配接受口服 Vancomycin 和 Neomycin 或安慰剂/安慰剂治疗 7 天。随后患者将前往实验治疗单元(ETU),在医疗监督下口服接受 5 粒 MTT 或安慰剂胶囊。患者将在次日再服用 5 粒 MTT 或安慰剂胶囊,然后每天服用 2 粒,持续 26 天。患者将在 MTT/安慰剂治疗结束后 2 周内以及 MTT 后 4 个月返回 ETU 接受第二次 DBPCFC。
【主题与分类】
主题标签:Allergy, Peanut、Peanut Allergy、Peanut Hypersensitivity、Peanut-Induced Anaphylaxis、Food Allergy、Food Allergy Peanut。本站分类:免疫系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05695261
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05695261
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:过敏、花生、花生过敏、花生超敏反应、花生诱导的过敏性休克、食物过敏、花生食物过敏。A部分是一项II期随机双盲安慰剂对照臂试验,旨在评估微生物移植疗法(MTT)在花生过敏患者中的疗效、安全性和耐受性。在初始双盲安慰剂对照食物激发试验(DBPCFC)中对≤100毫克花生蛋白产生反应后,患者将被随机分配接受口服万古霉素和新霉素或安慰剂/安慰剂治疗7天。随后,患者将前往实验与治疗单元(ETU),在医疗监督下口服5粒MTT胶囊或安慰剂。次日,患者再服用5粒MTT胶囊或安慰剂,之后每天服用2粒,持续26天。患者将在MTT/安慰剂治疗结束后2周内以及MTT开始后4个月返回ETU接受第二次DBPCFC。治疗结束后6个月,他们将返回ETU进行结束访视。将在移植前以及移植后4周、4个月和6个月时,使用最先进的16SRNA测序对肠道微生物群进行连续分析。
将在基线、第二次DBPCFC访视和退出访视时采集血液,进行免疫学生物标志物和机制研究。整个研究期间将仔细监测不良事件。B部分是一个开放标签的II期研究臂,旨在评估MTT在持续无反应性中的作用。将纳入已接受维持性花生口服免疫治疗(OIT)一年的患者。他们将接受开放标签的口服食物激发试验(OFC),以确定其耐受阈值剂量,之后将开始为期一周的抗生素治疗(万古霉素和新霉素)。患者将在医疗监督下接受4粒MTT口服胶囊,次日再服用4粒胶囊,然后开始每天2粒胶囊,总共进行12周的MTT治疗,同时继续维持性花生OIT。该疗程结束时,患者将接受另一次开放标签OFC,以评估其耐受剂量是否有任何变化。随后受试者将停止OIT和MTT治
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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