西罗莫司治疗系统性红斑狼疮相关免疫性血小板减少症
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦西罗莫司联合标准背景治疗(糖皮质激素和羟氯喹)用于18至65岁成人系统性红斑狼疮相关免疫性血小板减少症(SLE-ITP)的临床试验

基本信息
资源简介
西罗莫司治疗系统性红斑狼疮相关免疫性血小板减少症
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦西罗莫司联合标准背景治疗(糖皮质激素和羟氯喹)用于18至65岁成人系统性红斑狼疮相关免疫性血小板减少症(SLE-ITP)的临床试验。研究覆盖24周主要疗效评估及最长48周的安全性与长期有效性观察,并包含开放标签扩展期的疗效持续时间和复发率分析。数据可用于评估西罗莫司相比安慰剂对总体缓解率的影响,以及治疗相关安全性问题(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:系统性红斑狼疮、免疫性血小板减少症。本临床试验旨在了解在标准背景治疗(糖皮质激素和羟氯喹)基础上加用西罗莫司是否能治疗18至65岁成人系统性红斑狼疮相关免疫性血小板减少症(SLE-ITP)。研究还旨在评估西罗莫司在48周内的长期有效性和安全性。其主要试图回答的问题包括:1. 与安慰剂相比,西罗莫司是否提高24周时的总体缓解率(血小板减少症的完全或部分缓解)?2. 服用西罗莫司24周(第一阶段)和长达48周(第二阶段)的安全性问题。3. 治疗效果持续多长时间,开放标签扩展期间的复发率是多少?在第一阶段(前24周),研究人员将比较西罗莫司与安慰剂(外观相同的
【主题与分类】
主题标签:Systemic Lupus Erythematosus、Immune Thrombocytopenia。本站分类:免疫系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07657793
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07657793
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 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
适应症:系统性红斑狼疮、免疫性血小板减少症。本临床试验旨在了解,在标准背景治疗(糖皮质激素和羟氯喹)基础上加用西罗莫司,是否可治疗18至65岁成人系统性红斑狼疮相关免疫性血小板减少症(SLE-ITP)。本研究还旨在评估西罗莫司在48周内的长期有效性和安全性。其主要拟回答的问题为:1. 与安慰剂相比,西罗莫司是否提高24周时的总体缓解率(血小板减少症的完全或部分缓解)?2. 服用西罗莫司24周(第1阶段)及最长48周(第2阶段)期间的安全性问题。3. 治疗效果持续多长时间,开放标签扩展期间的复发率是多少?在第1阶段(前24周),研究者将比较西罗莫司与安慰剂(外观相同、不含活性药物的胶囊),以观察在两组均接受标准化泼尼松和羟氯喹治疗时,西罗莫司是否可治疗SLE-ITP。在第2阶段(第24至48周),所有参与者将接受开放标签西罗莫司,以评估长期疗效和安全性。
参与者将:1. 第一阶段:服用西罗莫司(每日一次,每次1.5毫克)或安慰剂,持续24周,同时服用标准化的泼尼松(根据方案逐渐减量)和羟氯喹(每日0.4克)。2. 第二阶段:完成第一阶段后,继续开放标签的西罗莫司(每日一次,每次1.5毫克)治疗24周,同时维持稳定剂量或逐渐减量的泼尼松和羟氯喹。3. 在筛选期、基线、第4周、第12周、第24周(第一阶段结束),以及随后的第28周、第36周、第48周(第二阶段结束)前往诊所进行体检、血液检测和疾病活动度评估。4. 在第8周、第16周、第20周、第32周、第40周和第44周接受电话随访,报告血小板计数、药物依从性和不良事件。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络,提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




