评估HPV疫苗安全性与耐受性特征的I期试验

源站描述显示这是一项单中心、剂量递增、随机、盲法、阳性对照的I期试验,受试者为18-45岁健康中国女性,阳性对照为重组九价HPV疫苗

Beijing Health Guard Biotechnology, IncBeijing Health Guard Biotechnology, Inc
clinicaltrials
浏览 15
其他分类Human Papillomavirus Infection疫苗编码
A Phase I Trial Evaluate the Safety and Tolerability Profile of HPV Vaccine

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

评估HPV疫苗安全性与耐受性特征的I期试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为Human Papillomavirus Infection,属于感染性疾病/其他分类。源站描述显示这是一项单中心、剂量递增、随机、盲法、阳性对照的I期试验,受试者为18-45岁健康中国女性,阳性对照为重组九价HPV疫苗。试验分两阶段,第一阶段为单中心开放标签,在27-45岁健康女性中按中剂量组、高剂量组顺序入组,每组20人,用于初步评估试验性疫苗的安全性。数据可用于疫苗安全性、耐受性及临床试验设计相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Human Papillomavirus Infection。这是一项在18-45岁健康中国女性中开展的单中心、剂量递增、随机、盲法、阳性对照试验。阳性对照为重组九价Human Papillomavirus(6、11、16、18、31、33、45、52、58型)疫苗。试验将分两个阶段进行:第一阶段:将开展一项单中心、开放标签试验,在40名27-45岁健康女性中按中剂量组随后高剂量组的入组顺序进行。每组20名受试者将分别接种中剂量和高剂量剂型,以初步评估试验性疫苗的安全性。首先,中剂量组的20名受试者将按5名和15名两批依次入组,入组间隔不少于3天。在中剂量组全部20名受试者接种后一周

【主题与分类】

主题标签:Human Papillomavirus Infection。本站分类:感染性疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05680454

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

疾病:人乳头瘤病毒感染。这是一项在18-45岁健康中国女性中开展的单中心、剂量递增、随机、盲法及阳性对照试验。阳性对照为重组九价人乳头瘤病毒(6、11、16、18、31、33、45、52、58型)疫苗。试验将分两个阶段进行:第一阶段:将按中剂量组、高剂量组的入组顺序,在40名27-45岁健康女性中开展一项单中心、开放标签试验。每组20名受试者将分别接种中剂量和高剂量剂型,以初步评估研究性疫苗的安全性。首先,中剂量组的20名受试者将按5名和15名分两批依次入组,入组间隔不少于3天。中剂量组全部20名受试者接种后一周,在确认研究性疫苗的安全性可接受后,高剂量组的20名受试者将按照与中剂量组相同的方式随后入组。

每个剂量组的受试者将在第0、2和6个月接受3剂接种方案。研究疫苗的安全性将在每次注射后评估30天,严重不良事件(SAE)将在整个研究期间报告。每个剂量组的受试者在整个研究期间总共将有12次计划访视。在第1阶段所有40名受试者接种疫苗后一周,如果研究疫苗的安全性特征被确认可接受,研究可进入第2阶段。第2阶段:一项I期、单中心、剂量递增、随机和盲法(就剂量组内而言)试验,以Gardasil9作为阳性对照,将在120名18-26岁健康女性中按低、中、高剂量组的入组顺序进行。每组40名受试者将被入组,并按3:1的比例随机分别接受研究疫苗或阳性对照(即

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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