Abatacept 治疗早期起病风湿性多肌痛研究 ALORS

源站描述覆盖 PMR 的疾病特征、流行病学分布、ACR/EULAR 分类诊断标准、以长期低剂量糖皮质激素为主的治疗方案,以及用 PMR-AS 评估疾病活动度

University Hospital, BrestUniversity Hospital, Brest
clinicaltrials
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蛋白质Polymyalgia Rheumatica
Abatacept in earLy Onset Polymyalgia Rheumatica: Study ALORS

基本信息

模态
蛋白质
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

Abatacept 治疗早期起病风湿性多肌痛研究 ALORS

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为风湿性多肌痛(PMR),并关联 Abatacept 治疗早期起病 PMR 的研究 ALORS。源站描述覆盖 PMR 的疾病特征、流行病学分布、ACR/EULAR 分类诊断标准、以长期低剂量糖皮质激素为主的治疗方案,以及用 PMR-AS 评估疾病活动度。数据可用于了解 PMR 的临床背景与诊疗框架,并围绕该研究主题开展相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:风湿性多肌痛。风湿性多肌痛(PMR)是一种常见的炎症性疾病。它影响老年人,发病高峰年龄为 70 至 80 岁;年龄 >50 岁或以上被视为诊断标准之一。风湿性多肌痛的发生频率是巨细胞动脉炎的 3 至 10 倍。疾病风险因种族和地理区域而异。发病率在北欧人群的白人中最高(50 岁以上人群约每 10 万人 20 例);在南欧人群中较低(约每 10 万人 10 例)。诊断基于既定的 ACR/EULAR 分类标准。长期低剂量糖皮质激素(GCs)(泼尼松或泼尼松龙起始 15 至 20 mg/天,逐步减量)是治疗的主要手段。PMR 的活动度使用 PMR-AS 评估,这是一种疾病

【主题与分类】

主题标签:Polymyalgia Rheumatica。本站分类:肌肉骨骼疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03632187

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    • 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:风湿性多肌痛。风湿性多肌痛(PMR)是一种常见的炎症性疾病。该病累及老年人,发病高峰年龄为70至80岁;年龄>50岁被视为诊断标准之一。风湿性多肌痛的发病率是巨细胞动脉炎的3至10倍。疾病风险因种族和地理区域而异。北欧白人人群发病率最高(50岁以上人群约20例/10万人);南欧人群较低(约10例/10万人)。诊断基于既定的ACR/EULAR分类标准。长期低剂量糖皮质激素(GCs)(泼尼松或泼尼松龙起始15至20 mg/日,逐渐减量)是主要治疗手段。PMR的活动性采用PMR-AS评估,该疾病活动度评分基于晨僵、上肢抬举能力、医生整体疾病评估和患者采用VAS测量的疼痛评估,以及C反应蛋白(CRP)水平。

PMR-AS被认为与定义复发和缓解相关,但也用于决定治疗应减少、不变还是增加(PMR-AS < 10:减少,PMR-AS > 17:增加至先前剂量,10 ≤ PMR-AS ≤ 17:维持稳定剂量)。PMR中的合并症由GCs引起,30%的患者在逐渐减量GCs时经历复发。如果研究者能够以较低剂量开始泼尼松(即8 mg,然后逐渐减量3至4个月),类固醇的累积剂量不会产生重大副作用,但如果没有新的治疗药物,这是不可能的。TENOR研究(Tolerance and Efficacy of tocilizumab iN pOlymyalgia Rheumatica),一项2期研究,证明了托珠单抗作为PMR一线治疗无需GCs的有效性及其节省GCs的能力。这是第一项证明生物制剂可以在不使用类固醇的情况下改善PMR的研究,并且还表明短期生物制剂治疗

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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