缩短非复杂性念珠菌血症治疗疗程:CanTEN 试验
本数据集来源于 clinicaltrials.gov,对应 CanTEN 试验,即一项针对非复杂性念珠菌血症缩短治疗疗程的多中心、随机、双盲、安慰剂对照、适应性、非劣效性 4 期试验

基本信息
资源简介
缩短非复杂性念珠菌血症治疗疗程:CanTEN 试验
本数据集来源于 clinicaltrials.gov,对应 CanTEN 试验,即一项针对非复杂性念珠菌血症缩短治疗疗程的多中心、随机、双盲、安慰剂对照、适应性、非劣效性 4 期试验。当前指南推荐在念珠菌血症清除后治疗 14 天,但该疗程证据不足。该试验旨在比较 10 天(B 组)与 14 天(A 组)治疗在感染源得到控制的患者中的非劣效性,并在 50% 参与者完成主要终点评估后进行揭盲期中分析。数据可用于感染性疾病治疗策略与抗真菌疗程研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:念珠菌血症、侵袭性念珠菌病。CanTEN 是一项多中心、随机、双盲、安慰剂对照、适应性、非劣效性 4 期试验,研究非复杂性念珠菌血症患者的缩短治疗疗程。当前指南推荐在记录到念珠菌血症清除后治疗 14 天。非复杂性念珠菌血症传统的 14 天治疗疗程证据不够充分。在多种细菌感染中,较短疗程已被证明安全有效,从而减少耐药发展、毒性和成本。本研究旨在证明在念珠菌血症感染源得到控制的患者中,10 天治疗(B 组)相较于 14 天治疗(A 组)的非劣效性。一旦在 50% 的参与者中完成主要终点评估,将进行揭盲期中分析。如果非劣效
【主题与分类】
主题标签:Candidemia、Invasive Candidiasis。本站分类:感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07788586
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07788586
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:念珠菌血症、侵袭性念珠菌病。CanTEN是一项多中心、随机、双盲、安慰剂对照、适应性、非劣效性4期试验,旨在研究缩短无并发症念珠菌血症患者的治疗疗程。当前指南推荐在念珠菌血症得到明确清除后治疗14天。无并发症念珠菌血症传统的14天治疗疗程缺乏充分的循证依据。在多种细菌感染中,较短的疗程已被证实安全有效,从而可减少耐药性的产生、毒性反应及费用。本研究旨在证明,对于感染源已得到控制的念珠菌血症患者,10天疗程(B组)相较于14天疗程(A组)具有非劣效性。当50%的受试者完成主要终点评估后,将进行一项揭盲的期中分析。若能证明非劣效性,则将启动C组,疗程为7天。主要终点是研究治疗结束后30天(第37天)时复发性念珠菌血症和/或其他确诊侵袭性念珠菌病的发生率。
次要终点包括从随机分组至复发性念珠菌血症和/或其他确诊侵袭性念珠菌病的时间、临床治愈、影像学治愈及真菌学清除,评估时间点分别为研究治疗结束时(第7天)和研究治疗结束后30天(第37天)。此外,将在研究治疗结束后30天(第37天)评估全因死亡率及归因于念珠菌血症和/或其他确诊侵袭性念珠菌病的死亡率。其他次要终点包括研究治疗结束后30天(第37天)归因于念珠菌血症的医疗资源使用情况、截至卡泊芬净末次给药后30天发生的卡泊芬净相关不良事件(AEs),以及第1天和第37天的患者报告结局指标(PROMs;EQ-5D-5L和WHODAS 2.0)。作为探索性终点,本研究将考察年龄、性别、相关合并症、SOFA和qSOFA评分的影响,
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




