YCANTH(VP-102/TO-208)治疗普通疣患者的长期随访研究
研究主要评估 YCANTH 的安全性,包括合并用药、不良事件及预期局部皮肤反应,并评价每 21 天一次、最多额外 4 次持续皮肤给药至疣计数为零的疗效
![Long-Term Follow-up Study of Cantharidin (YCANTH [VP-102/TO-208]) in Patients With Common Warts (Verruca Vulgaris)](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/172212.jpg)
基本信息
资源简介
YCANTH(VP-102/TO-208)治疗普通疣患者的长期随访研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为 YCANTH(VP-102/TO-208)治疗普通疣(Verruca Vulgaris)的长期随访研究 COVE-4,纳入曾参与 COVE-2 或 COVE-3 研究的患者。研究主要评估 YCANTH 的安全性,包括合并用药、不良事件及预期局部皮肤反应,并评价每 21 天一次、最多额外 4 次持续皮肤给药至疣计数为零的疗效。数据可用于普通疣治疗的安全性监测与疗效分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:普通疣(Verruca Vulgaris)、普通疣、人乳头瘤病毒(HPV)、疣。曾参与普通疣 COVE-2 或 COVE-3 研究的人员可能有资格参加这项长期随访(LTFU)研究 COVE-4。本 LTFU 研究要回答的主要问题是: 通过评估合并用药和不良事件(AEs),包括预期的局部皮肤反应(LSRs),来评估 YCANTH(在美国也称为 VP-102,在日本称为 TO-208)的安全性。 评估 YCANTH(VP-102/TO-208)持续皮肤应用的疗效,每 21 天应用于每个普通疣一次,最多额外治疗 4 次。存在合格普通疣的参与者将接受 YCANTH(VP-102/TO-208),应用间隔为 21(± 4)天,直到疣计数为零(即已完成清除
【主题与分类】
主题标签:Common Warts (Verruca Vulgaris)、Common Warts、Human Papilloma Virus (HPV)、Warts。本站分类:感染性疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07457918
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:普通疣(寻常疣)、普通疣、人乳头瘤病毒(HPV)、疣。曾参与COVE-2或COVE-3普通疣研究的人员,可能有资格参加本项长期随访(LTFU)研究COVE-4。本项LTFU研究旨在回答的主要问题包括:* 通过评估合并用药情况及不良事件(AEs)(包括预期的局部皮肤反应(LSRs)),评价YCANTH(在美国也称为VP-102,在日本也称为TO-208)的安全性。* 评价持续皮肤涂抹YCANTH(VP-102/TO-208)的疗效,即每21天对每个普通疣涂抹一次,最多额外治疗4次。存在符合条件的普通疣的参与者将接受YCANTH(VP-102/TO-208)治疗,两次涂抹之间的间隔为21(±4)天,直至疣计数为零(即达到完全清除)或最多额外治疗4次。达到完全清除的参与者将参加观察访视,间隔为42(±4)天,期间不接受治疗。
出现新疣且疣计数为零的参与者将恢复每21(±4)天一次的治疗访视,最多额外治疗4次。所有受试者将参加访视直至研究结束(EOS)访视,即第378天(0/+8天)。若参与者在接受YCANTH(VP-102/TO-208)额外治疗4次后仍有疣存在,则该疣将停止参与研究,参与者可寻求治疗,但应限于冷冻手术等破坏性疗法,且疣不得位于接受过研究药物治疗的任何疣10 mm范围内。治疗访视的确切间隔将根据治疗部位评估确定,并考虑任何持续的局部皮肤反应(LSRs),其定义为暂时性应用部位:水疱形成、疼痛、瘙痒、结痂、红斑、变色、干燥、水肿和糜烂,这些反应是预期的,且与YCANTH(VP-102/TO-208)的历史治疗一致。参与者可接受治疗,直
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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