Anifrolumab治疗系统性红斑狼疮真实世界证据:研究者发起的观察性多中心研究评估活动性SLE患者的有效性与安全性

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Anifrolumab在系统性红斑狼疮(SLE)中的真实世界证据,为研究者发起的观察性多中心研究,旨在评估该药在活动性SLE患者中的有效性与安全性

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其他Systemic Lupus Erythematosus
Real World Evidence of Anifrolumab in Systemic Lupus Erythematosus: Investigator Initiated, Observational, Multicenter Study Evaluating Effectiveness and Safety of Anifrolumab in Active SLE Patients

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

Anifrolumab治疗系统性红斑狼疮真实世界证据:研究者发起的观察性多中心研究评估活动性SLE患者的有效性与安全性

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Anifrolumab在系统性红斑狼疮(SLE)中的真实世界证据,为研究者发起的观察性多中心研究,旨在评估该药在活动性SLE患者中的有效性与安全性。源站描述指出I型干扰素在自身免疫病中起重要作用,Anifrolumab通过抑制I型干扰素生物活性成为SLE的重要治疗选择,II期和III期临床试验已证明其在中重度活动性疾病患者中的疗效与安全性。研究主要目标是评估多中心SLE队列中Anifrolumab治疗的临床疗效与不良事件发生率,次要目标包括评估治疗对不同类型临床表现的疗效等。数据可用于SLE治疗的真实世界疗效与安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:系统性红斑狼疮。背景与依据。I型干扰素(IFN)在固有免疫和适应性免疫中的作用已被广泛研究,确立了I型IFN在免疫稳态中的关键作用。随着越来越多证据表明I型IFN在自身免疫性疾病中发挥重要作用,通过Anifrolumab抑制I型IFN生物活性代表了SLE的一种重要治疗选择。II期和III期临床试验已证明该药在中重度活动性疾病患者中的疗效和安全性。目标。本研究的主要目标是评估多中心SLE患者队列中与Anifrolumab治疗相关的临床疗效和不良事件发生率。研究的次要目标是:-评估治疗对不同类型临床表现的疗效;-评估

【主题与分类】

主题标签:Systemic Lupus Erythematosus。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07215754

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数据说明

疾病:系统性红斑狼疮。背景与依据。I型干扰素(IFN)在固有免疫和适应性免疫中的作用已被广泛研究,确立了I型IFN在免疫稳态中的关键作用。随着越来越多的证据表明I型IFN在自身免疫性疾病中发挥重要作用,使用Anifrolumab抑制I型IFN的生物活性成为SLE的一项重要治疗选择。II期和III期临床试验已证明该药物在中重度活动性疾病患者中的疗效和安全性。目的。本研究的主要目的是在一个多中心SLE患者队列中评估Anifrolumab治疗的临床疗效及不良事件发生率。

研究的次要目标为:- 评估治疗对不同类型临床表现的疗效;- 评估治疗对生活质量及其他患者报告结局指标(PROMs)的影响;- 评估治疗的激素节约潜力;- 评估治疗对不同临床表现的作用速度;- 确定临床治疗反应的预测变量;- 评估药物留存率;- 评估治疗在减少器官损伤累积方面的疗效。主要和次要终点。主要疗效终点:- 在6、12、24、36、48和60个月时达到缓解(DORIS标准)的患者百分比;- 在6、12、24、36、48和60个月时处于低疾病活动状态(LLDAS)的患者百分比。

次要疗效终点:- 根据改良SFI的疾病发作发生率;- 在12、24、36、48和60个月时,与基线相比器官损伤累积(SLICC/DI > 0)患者的百分比;- 疾病活动指数SLEDAI-2K和SLE-DAS的纵向变化;- 在6、12、24、36、48和60个月时接受≤5 mg泼尼松等效剂量类固醇治疗的患者百分比以及停用类固醇的患者百分比;- 纵向变化

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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