Tocilizumab停药与减量治疗控制良好巨细胞动脉炎患者研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦巨细胞动脉炎(GCA)患者中Tocilizumab(TCZ)维持治疗与撤药的随机开放标签多中心研究

National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)
clinicaltrials
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其他预测Giant Cell Arteritis (GCA)
Tocilizumab Discontinuation Versus Dose Reduction for Patients With Well-Controlled Giant Cell Arteritis

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

Tocilizumab停药与减量治疗控制良好巨细胞动脉炎患者研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦巨细胞动脉炎(GCA)患者中Tocilizumab(TCZ)维持治疗与撤药的随机开放标签多中心研究。纳入对象为接受至少12个月高剂量TCZ治疗后处于缓解期、且已停用糖皮质激素至少三个月的患者。数据覆盖筛查期及后续研究阶段,可用于评估TCZ及其FDA批准生物类似药在GCA维持治疗中的疗效与安全性,支持免疫系统疾病治疗策略相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:巨细胞动脉炎(GCA)。这是一项多中心、随机、开放标签研究,旨在评估ACTEMRA(R)或其FDA批准的生物类似药Tocilizumab(TCZ)维持治疗与撤药在巨细胞动脉炎(GCA)患者中的疗效和安全性,这些患者在接受至少12个月高剂量TCZ治疗后处于缓解期。符合条件的参与者还须在随机化前至少三个月完全停用糖皮质激素(如泼尼松(或等效药物))。高剂量TCZ治疗包括每月静脉注射(IV)6-8 mg/kg或每周皮下注射(SC)162 mg,这是临床实践中常用的两种给药形式,在控制GCA方面疗效相当。本研究分为三个部分:1. 筛选期(最长42天),包括收集有关您健康和GCA的信息、体格检查、一项

【主题与分类】

主题标签:Giant Cell Arteritis (GCA)。本站分类:免疫系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07108387

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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:巨细胞动脉炎(GCA)。这是一项多中心、随机、开放标签研究,旨在评估ACTEMRA®或其FDA批准的生物类似药托珠单抗(TCZ)维持治疗与撤药在巨细胞动脉炎(GCA)患者中的疗效和安全性,这些患者在接受至少12个月高剂量TCZ治疗后处于缓解期。符合条件的参与者还须在随机化前至少三个月完全停用糖皮质激素(如泼尼松(或等效药物))。高剂量TCZ治疗包括每月静脉注射(IV)6-8 mg/kg或每周皮下注射(SC)162 mg,这是临床实践中常用的两种给药方式,在控制GCA方面疗效相当。本研究分为三个部分:1. 筛选期(最长42天),包括收集有关您健康状况和GCA的信息、体格检查和血液检查,以确定您是否符合入组研究的条件。2.

研究治疗阶段(减量/逐步降剂量阶段,研究第0-18个月)包括您完全停止或减少当前托珠单抗剂量,同时在临床访视3中每两个月收集一次关于您健康状况和巨细胞动脉炎(GCA)的信息以及血液样本。安全性随访阶段(第19-30个月)包括每三个月收集一次关于您健康状况和GCA的信息以及血液样本。主要目的是确定接受低剂量TCZ的GCA受试者在18个月时的疾病复发率,并与停用TCZ的受试者进行比较。

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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