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创建/更新时间

2026-10-22

资源简介

健康中国与日本受试者中的民族桥接研究

该数据集英文名为 Ethnobridging Study in Healthy Volunteers, Chinese and Japanese Subjects，来源于 clinicaltrials.gov，在本站归入感染 / 病毒性肝炎分类，主题标签为 Chronic Hepatitis b。数据集聚焦慢性乙型肝炎相关研究，收录一项在健康受试者中开展的单中心、开放标签、3队列、平行、单次给药研究，用以评估 ATI-2173 50 mg 口服给药在日本、中国及非亚洲健康受试者中的药代动力学、安全性和耐受性，并在非亚洲健康受试者中纳入食物影响分析。整体来看，该数据集围绕慢性乙型肝炎研究背景下的健康受试者桥接研究设计，提供研究方案层面的注册信息，适合用于了解该研究的对象构成、给药设计与评估维度。

【数据集背景】

该数据集对应的研究关注慢性乙型肝炎（Chronic Hepatitis b）这一疾病领域。研究采用在健康受试者中开展的单中心、开放标签、3队列、平行、单次给药设计，受试者包括日本人、中国人和非亚洲健康受试者三类人群。研究目的是评估 ATI-2173 50 mg 经口给药后的药代动力学、安全性和耐受性，并在非亚洲健康受试者中纳入食物影响分析。这种在不同族裔健康受试者之间进行比较的研究安排，属于桥接性研究思路，用于在正式患者研究之外考察不同人群间的药代动力学与安全性表现。

【数据内容】

数据集收录的内容为上述研究的注册登记信息，涵盖研究条件（慢性乙型肝炎）、研究设计（单中心、开放标签、3队列、平行、单次给药）、给药方案（ATI-2173 50 mg 口服）、受试人群（日本、中国及非亚洲健康受试者）以及主要评估维度（药代动力学、安全性、耐受性），并包含在非亚洲健康受试者中开展的食物影响分析。数据集的主题标签为 Chronic Hepatitis b。除上述研究层面信息外，源站未提供受试者个体层面的数据字段、变量清单或统计结果。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov，属于临床试验注册信息。数据由该来源站提供，本站按感染 / 病毒性肝炎分类进行组织，并以 Chronic Hepatitis b 作为主题标签。源站未提供具体的采集时间、更新频率、数据提取方式及版本信息。

【适用场景】

该数据集可用于了解慢性乙型肝炎领域内一项健康受试者桥接研究的设计框架，包括跨族裔人群比较、单次给药药代动力学评估、安全性与耐受性观察以及食物影响分析等研究要素。适合作为研究背景梳理、试验设计参考、相关主题检索与分类浏览的入口信息。源站未提供该数据集在具体分析、建模或临床决策中的适用性说明。

【使用方法】

该数据集以临床研究注册信息的形式提供，可按来源站 clinicaltrials.gov 的检索与浏览方式获取，并按本站的感染 / 病毒性肝炎分类及 Chronic Hepatitis b 主题标签进行定位。源站未提供具体的数据访问接口、下载格式或使用操作说明。

【质量与限制】

该数据集的信息来自临床试验注册来源，内容以研究设计层面的描述为主。源站未提供数据完整性校验、准确性评估、偏倚控制或质量评价相关的说明。由于缺少受试者个体层面数据与统计结果，该数据集不适用于直接开展定量分析。源站未提供其他限制说明。

【引用与许可】

源站未提供引用格式与许可条款信息。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT05298332

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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/NCT05298332

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。

数据说明

条件：慢性乙型肝炎。这是一项单中心、开放标签、3队列、平行、单剂量研究，旨在评估ATI-2173 50 mg口服给药在日本、中国和非亚洲健康受试者中的药代动力学、安全性和耐受性，并在非亚洲健康受试者中纳入食物效应分析。

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