成人免疫性血小板减少症管理研究

研究覆盖确诊后接受High Dose-dexamethasone前线治疗的患者,随后随机分入五个治疗组,比较不同治疗方案的疗效与不良事件特征

Nahda UniversityNahda University
clinicaltrials
浏览 9
其他分类Immune Thrombocytopenia Purpura
Immune Thrombocytopenia Management in Adults

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

成人免疫性血小板减少症管理研究

该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦成人原发性免疫性血小板减少症(Immune Thrombocytopenia Purpura)的前瞻性随机对照研究。研究覆盖确诊后接受High Dose-dexamethasone前线治疗的患者,随后随机分入五个治疗组,比较不同治疗方案的疗效与不良事件特征。数据可用于分析免疫性血小板减少症的治疗策略差异、疗效评估及安全性研究,属于免疫系统疾病领域的临床研究数据(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:免疫性血小板减少性紫癜。对原发性免疫性血小板减少症患者进行了一项前瞻性对照随机研究。该研究的主要目的是评估免疫性血小板减少症期间不同治疗方法的疗效和不良事件特征。在确认免疫性血小板减少症诊断后,所有患者立即开始接受High Dose-dexamethasone作为免疫性血小板减少症的一线治疗,剂量为40 mg/m2,每日一次,第一个月每周4天,一个周期。然后,符合纳入标准的招募患者被随机分配到五个组之一。在这些患者中,对照组接受IV pulse(HD-DXM)治疗,剂量为40 mg/m2,每日一次,连续4天,28天为一个周期,完成六个周期。Prednisolone + Azathioprine组接受20 mg Prednisolo

【主题与分类】

主题标签:Immune Thrombocytopenia Purpura。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05861297

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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

条件:免疫性血小板减少性紫癜。对原发性免疫性血小板减少症患者进行了一项前瞻性对照随机研究。该研究的主要目的是评估免疫性血小板减少症期间不同治疗方法的疗效和不良事件特征。在确认免疫性血小板减少症诊断后,所有患者立即开始接受大剂量地塞米松作为免疫性血小板减少症的一线治疗,剂量为40 mg/m2,每日一次,第一个月每周4天,共一个周期。随后,符合纳入标准的招募患者被随机分配到五个组之一。在这些患者中,对照组接受静脉脉冲(HD-DXM)治疗,剂量为40 mg/m2,每日一次,连续4天,28天为一个周期,共完成六个周期。泼尼松龙+硫唑嘌呤组接受泼尼松龙20 mg每日三次和口服硫唑嘌呤1 mg/kg每日一次,持续两周,然后在随后几周(6周)内逐渐减少泼尼松龙剂量,同时继续使用硫唑嘌呤治疗共六个月。

利妥昔单抗组接受利妥昔单抗500 mg/m2静脉注射,每周一次,持续一个月。艾曲泊帕组接受艾曲泊帕50 mg,于餐前或餐后四小时口服,每日给药,持续6个月。罗米司亭组接受罗米司亭3μg/kg皮下注射,每周一次,持续6个月。确诊ITP诊断的首次评估日期被明确定义为第一个索引日期(基线)。此后,每位患者按照方案规定每周访问研究 site 一次,以评估和调整研究药物的剂量。结局指标在基线、治疗结束时(6个月)以及额外6个月免费治疗期后进行评估。

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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