雷迪帕韦/索磷布韦固定剂量组合±利巴韦林治疗青少年及儿童慢性丙型肝炎感染的安全性和有效性

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦慢性丙型肝炎病毒(HCV)感染的青少年及儿童人群,研究Ledipasvir/Sofosbuvir固定剂量复方联合或不联合Ribavirin的安全性与疗效

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clinicaltrials
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其他预测Hepatitis C Virus Infection
Safety and Efficacy of Ledipasvir/Sofosbuvir Fixed Dose Combination +/- Ribavirin in Adolescents and Children With Chronic HCV-Infection

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

雷迪帕韦/索磷布韦固定剂量组合±利巴韦林治疗青少年及儿童慢性丙型肝炎感染的安全性和有效性

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦慢性丙型肝炎病毒(HCV)感染的青少年及儿童人群,研究Ledipasvir/Sofosbuvir固定剂量复方联合或不联合Ribavirin的安全性与疗效。研究包含PK Lead-in Phase与Treatment Phase:前者评估稳态药代动力学、确认儿科剂量并观察10天给药的安全性、耐受性与抗病毒活性;后者在确认年龄组剂量后评估12或24周治疗的抗病毒疗效、安全性与耐受性。数据可用于儿科HCV治疗方案的剂量探索与疗效安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:丙型肝炎病毒感染。本研究PK Lead-in Phase的主要目标是评估稳态药代动力学(PK)并确认Ledipasvir/Sofosbuvir(LDV/SOF)固定剂量复方(FDC)在HCV感染儿科参与者中的剂量。PK Lead-in Phase还将评估LDV/SOF FDC在HCV感染儿科参与者中给药10天的安全性、耐受性和抗病毒活性。在确认适龄LDV/SOF FDC剂量水平后,将按年龄队列启动Treatment Phase。PK Lead-in Phase的参与者将立即转入Treatment Phase,研究药物给药不中断。Treatment Phase的主要目标是评估LDV/SOF FDC联合或不联合Ribavirin(RBV)治疗12或24周在儿科患者中的抗病毒疗效、安全性和耐受性。

【主题与分类】

主题标签:Hepatitis C Virus 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/NCT02249182

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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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

条件:丙型肝炎病毒感染。本研究PK导入期的主要目标是评估稳态药代动力学(PK),并确认ledipasvir/sofosbuvir(LDV/SOF)固定剂量复合制剂(FDC)在感染丙型肝炎病毒(HCV)的儿科受试者中的剂量。PK导入期还将评估HCV感染的儿科受试者接受LDV/SOF FDC给药10天的安全性、耐受性和抗病毒活性。在确认适合年龄的LDV/SOF FDC剂量水平后,将按年龄队列启动治疗期。PK导入期的受试者将立即转入治疗期,研究药物给药不中断。治疗期的主要目标是评估LDV/SOF FDC +/- 利巴韦林(RBV)治疗12或24周在HCV儿科受试者中的抗病毒疗效、安全性和耐受性。在筛选期间,受试者将接受与LDV/SOF FDC相匹配的安慰剂,以评估吞咽片剂的能力。

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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