CP101口服全谱微生物群治疗复发性艰难梭菌感染试验的开放标签扩展研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项开放标签扩展研究,评估口服全谱微生物群CP101在复发性艰难梭菌感染受试者中的安全性与有效性

Finch Research and Development LLC.Finch Research and Development LLC.
clinicaltrials
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其他预测Clostridium Difficile InfectionC. DiffCDIRecurrent C. DiffrCDIC. DifficileRecurrent CDIFMTFecal MicrobiotaFecal Transplant
Open-Label Extension of CP101 Trials Evaluating Oral Full-Spectrum Microbiota™ (CP101) in Subjects With Recurrence of Clostridium Difficile Infection

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

CP101口服全谱微生物群治疗复发性艰难梭菌感染试验的开放标签扩展研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项开放标签扩展研究,评估口服全谱微生物群CP101在复发性艰难梭菌感染受试者中的安全性与有效性。研究对象包括CDI-001试验中接受CP101或安慰剂后8周内复发者,以及符合直接入组CP101-CDI-E02条件的复发性CDI成人。约200名受试者接受单日CP101治疗,随后24周监测CDI复发、安全性与耐受性,主要疗效和安全性终点在治疗后8周评估。数据可用于复发性CDI治疗结局预测及微生物群干预研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:艰难梭菌感染、复发性艰难梭菌感染、C. Diff、CDI、复发性C. Diff、rCDI、C. Difficile、复发性CDI。这是一项开放标签研究,评估CP101治疗在以下受试者中的安全性和有效性:1)CDI-001研究中接受CP101或安慰剂后8周内出现CDI复发的受试者;或2)符合直接进入CP101-CDI-E02研究条件的复发性CDI成人。经历复发性CDI的受试者将接受筛选程序。符合入选标准的受试者将有资格入组研究并接受CP101给药。约200名受试者将接受CP101。治疗持续时间为1天。受试者将在接受CP101后24周内监测CDI复发、安全性和耐受性。主要疗效和安全性终点将在治疗后8周评估。

【主题与分类】

主题标签:Clostridium Difficile Infection、C. Diff、CDI、Recurrent C. Diff、rCDI、C. Difficile、Recurrent CDI、FMT、Fecal Microbiota、Fecal Transplant。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03497806

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    • 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。

数据说明

疾病:艰难梭菌感染、复发性艰难梭菌感染、艰难梭菌、CDI、复发性艰难梭菌、rCDI、艰难梭菌、复发性CDI。这是一项开放标签研究,旨在评估CP101治疗在以下人群中的安全性和有效性:1)CDI-001研究中在接受CP101或安慰剂后8周内出现CDI复发的受试者;或2)符合直接进入CP101-CDI-E02研究条件的复发性CDI成人患者。正在经历复发性CDI的受试者将接受筛选程序。符合入选标准的受试者将有资格入组本研究并接受CP101给药。约200名受试者将接受CP101。治疗持续时间为1天。受试者将在接受CP101后接受24周的CDI复发、安全性和耐受性监测。主要疗效和安全性终点将在治疗后8周进行评估,所有受试者将继续接受额外16周的安全性和CDI复发随访。

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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