Guselkumab与IL-17抑制剂治疗银屑病关节炎常规临床实践研究
该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦银屑病关节炎(PsA)患者在常规临床实践中的治疗研究,涉及Guselkumab与白介素-17(IL-17)抑制剂疗法

基本信息
资源简介
Guselkumab与IL-17抑制剂治疗银屑病关节炎常规临床实践研究
该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦银屑病关节炎(PsA)患者在常规临床实践中的治疗研究,涉及Guselkumab与白介素-17(IL-17)抑制剂疗法。源站描述涵盖PsA的疾病特征(如关节炎、指趾炎、附着点炎及皮肤银屑病表现)以及Guselkumab(TREMFYA)的作用机制——一种靶向IL-23 p19亚基的全人源IgG1单克隆抗体。数据可用于了解真实临床环境下相关疗法的应用情况,但具体样本量、随访指标与结局数据源站未提供(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:银屑病关节炎。银屑病关节炎(PsA)是一种与银屑病(PsO)相关的血清阴性炎症性脊柱关节炎,可导致关节疼痛和肿胀、手指和脚趾的腊肠样肿胀(指趾炎)、邻近骨骼处肌肉或肌腱附着点的炎症(附着点炎),以及皮肤上隆起的红色斑块或其他各种银屑病表现。Guselkumab(TREMFYA)是一种全人源免疫球蛋白G1 lambda(IgG1)单克隆抗体(mAb),以高特异性和高亲和力结合人白介素(IL)23的p19亚基,阻断IL-23结合。Guselkumab与IL-23p19亚基的结合阻断了细胞外IL-23随后与细胞表面IL-23受体的结合,抑制IL-23特异性细胞内信号传导以及随后的激活和细胞因子产生。确诊的参与者
【主题与分类】
主题标签:Arthritis, Psoriatic。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05049798
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05049798
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
适应症:银屑病关节炎。银屑病关节炎(PsA)是一种与银屑病(PsO)相关的血清阴性炎症性脊柱关节炎,可导致关节疼痛和肿胀、手指和脚趾的腊肠样肿胀(指趾炎)、邻近骨骼处肌肉或肌腱附着点的炎症(附着点炎),以及皮肤上隆起的红色斑块或银屑病的各种其他表现。古塞奇尤单抗(TREMFYA)是一种全人源免疫球蛋白G1λ(IgG1)单克隆抗体(mAb),以高特异性和高亲和力与人白细胞介素(IL)23的p19亚基结合,阻断IL-23的结合。古塞奇尤单抗与IL-23p19亚基的结合可阻断细胞外IL-23随后与细胞表面IL-23受体的结合,从而抑制IL-23特异性细胞内信号传导及其后的激活和细胞因子产生。确诊为PsA且根据标准临床实践开始接受古塞奇尤单抗或任何已上市的白细胞介素-17抑制剂(IL-17i)作为PsA生物制剂治疗一线、二线、三线或四线治疗的参与者将被纳入主要研究。
主要研究的目的是记录在常规临床实践中,对开始接受古塞奇尤单抗或IL-17i作为生物制剂改善病情抗风湿药(bDMARD)治疗一线、二线、三线或四线的PsA患者,使用古塞奇尤单抗及已获批IL-17i治疗的情况。主要研究的总体持续时间,包括招募和随访,预计约为6年。在主要研究中按常规临床实践开始接受古塞奇尤单抗或IL-17i治疗,且符合主要研究和子研究选择标准的参与者,将在入组主要研究时被连续邀请进入子研究(选定人数)。子研究旨在持续或更高频率地收集关于古塞奇尤单抗或IL-17i对患者情绪、身体活动、睡眠障碍、疾病症状和h的影响的额外数据
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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