低剂量IL-2治疗桦树花粉过敏的安全性与有效性
条件：桦树花粉过敏性鼻结膜炎，桦树花粉皮肤点刺试验阳性。主要目的：评估ILT-101（低剂量IL-2）与安慰剂相比在第40天对鼻腔反应的疗效
基本信息
资源简介
低剂量IL-2治疗桦树花粉过敏的安全性与有效性
该数据集围绕一项针对桦树花粉过敏性鼻结膜炎的临床研究展开，研究全称为“Safety and Efficacy of Low-dose IL-2 in Birch Pollen Allergy”，即低剂量IL-2治疗桦树花粉过敏的安全性与有效性研究。研究关注的对象是经皮肤点刺试验确认为桦树花粉阳性、患有过敏性鼻结膜炎的成人受试者，核心目标是评估试验药物ILT-101（低剂量IL-2）相较安慰剂在第40天对鼻腔反应的影响，同时考察其对鼻结膜炎症状、炎症介质、过敏特异性免疫应答及安全性的作用。数据集收录了该研究的设计、人群、干预方案与观察周期等关键信息，属于免疫系统疾病领域的临床研究资料，可供关注过敏性疾病免疫调节治疗的研究者参考。
【数据集背景】
桦树花粉过敏是常见的季节性过敏性疾病，可表现为过敏性鼻结膜炎，影响患者的生活质量。低剂量IL-2作为一种免疫调节策略，被探索用于干预此类过敏反应。该研究正是在这一背景下设计，旨在系统评价ILT-101在桦树花粉过敏人群中的安全性与有效性，为后续相关研究提供依据。
【数据内容】
数据集涵盖的研究信息包括：研究条件为桦树花粉过敏性鼻结膜炎且桦树花粉皮肤点刺试验阳性；主要目的为评估ILT-101（低剂量IL-2）与安慰剂相比在第40天对鼻腔反应的疗效；次要目的包括评估ILT-101对鼻结膜炎症状、炎症介质、过敏特异性免疫应答及安全性的影响。研究设计为单中心、随机、安慰剂对照、双盲、平行分组试验，受试者接受ILT-101或安慰剂治疗，方案为每日1 MIU连续5天，此后每周1 MIU，直至第36天。受试人群为18至55岁的男性或女性桦树花粉过敏性鼻炎患者，受试者数量为24例，参与时长为3个月，其中治疗期36天、随访期34天。
【采集与来源】
该数据集来源于clinicaltrials.gov，属于临床研究注册信息。研究在单一中心开展，采用随机、双盲、安慰剂对照的平行分组设计，受试者按方案接受干预并进入随访。源站描述中未提供样本采集的具体流程、检测方法或数据记录方式的更多细节。
【适用场景】
该数据集适用于过敏性疾病与免疫调节治疗相关的研究参考，例如了解低剂量IL-2在桦树花粉过敏性鼻结膜炎中的研究设计思路、干预方案与观察指标设置；也可作为临床研究方法学示例，用于讨论随机、双盲、安慰剂对照、平行分组设计在过敏领域的应用。此外，对关注鼻腔反应、鼻结膜炎症状、炎症介质及过敏特异性免疫应答等终点指标的研究者具有一定参考价值。
【使用方法】
源站未提供具体的数据使用说明、访问方式或分析指南。使用者需依据clinicaltrials.gov的公开信息获取研究注册内容，并结合自身研究目的判断其适用性。
【质量与限制】
该研究为单中心、小样本（24例）试验，受试者年龄限定在18至55岁，研究结论的外推范围可能受到限制。源站描述未提供研究结果数据、统计分析方法或偏倚控制的具体信息，相关质量评估需结合完整研究资料进行。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可条款信息。使用时应遵循clinicaltrials.gov的相关规定并注明数据来源。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03776643
标准获取流程：
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- 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
条件：对桦树花粉过敏性鼻结膜炎，桦树花粉皮肤点刺试验阳性。主要目的 评价ILT-101（低剂量IL-2）与安慰剂相比，在第40天对鼻部反应的有效性。次要目的 评价ILT-101对鼻结膜炎症状、炎症介质、过敏特异性免疫反应及安全性的有效性。实验设计 这是一项单中心、随机、安慰剂对照、双盲、平行组试验，评价ILT-101/安慰剂治疗，每日1 MIU，连续5天，之后每周1 MIU，直至第36天。涉及人群 男性或女性，年龄18至55岁，患有桦树花粉过敏性鼻炎。受试者数量：24例。患者参与持续时间：3个月（治疗期：36天，随访期：34天）
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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