阿仑膦酸钠治疗成人镰状细胞病骨坏死研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦成人镰状细胞病合并股骨头和/或肱骨头骨坏死的阿仑膦酸钠干预研究。数据覆盖口服阿仑膦酸钠70 mg每周一次、持续24周的安全性与耐受性信息,并包含ASCQ-Me疼痛影响评分从基线到3个月和6个月的变化,以及血清和尿液骨生物标志物在基线、3个月和6

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Alendronate for Osteonecrosis in Adults With Sickle Cell Disease

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

阿仑膦酸钠治疗成人镰状细胞病骨坏死研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦成人镰状细胞病合并股骨头和/或肱骨头骨坏死的阿仑膦酸钠干预研究。数据覆盖口服阿仑膦酸钠70 mg每周一次、持续24周的安全性与耐受性信息,并包含ASCQ-Me疼痛影响评分从基线到3个月和6个月的变化,以及血清和尿液骨生物标志物在基线、3个月和6个月的检测结果。计划招募24名来自University of California Davis Medical的成人患者,可用于评估该人群的用药安全性、耐受性及初步疗效相关预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:镰状细胞病、镰状细胞贫血、骨坏死、缺血性坏死、无血管性坏死。研究者假设,患有镰状细胞病(SCD)且股骨(髋)头和/或肱骨(肩)头骨坏死的成人能够耐受口服阿仑膦酸钠70 mg,每周一次,持续24周(6个月)。除了收集研究参与者中阿仑膦酸钠的安全性和耐受性数据外,研究者还将通过成人镰状细胞生活质量测量系统(ASCQ-Me)疼痛影响评分从基线到阿仑膦酸钠开始后3个月和6个月的变化来测量阿仑膦酸钠的初步疗效。还将收集血清和尿液标本,以评估基线、3个月和6个月时骨生物标志物的变化。研究者计划从University of California Davis Medical招募24名患有SCD的成人。

【主题与分类】

主题标签:Sickle Cell Disease、Sickle Cell Anemia、Osteonecrosis、Ischemic Necrosis、Avascular Necrosis。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/NCT06016634

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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:镰状细胞病、镰状细胞贫血、骨坏死、缺血性坏死、无血管性坏死。研究者假设,患有镰状细胞病(SCD)且股骨(髋)头和/或肱骨(肩)头发生骨坏死的成人,将能够耐受口服阿仑膦酸钠70 mg,每周一次,持续24周(6个月)。除了收集研究参与者使用阿仑膦酸钠的安全性和耐受性数据外,研究者还将通过成人镰状细胞生活质量测量系统(ASCQ-Me)疼痛影响评分从基线至阿仑膦酸钠开始后3个月和6个月的变化,来衡量阿仑膦酸钠的初步疗效。还将在基线、3个月和6个月时采集血清和尿液标本,以评估骨生物标志物的变化。研究者计划从加州大学戴维斯医学中心招募24名患有SCD的成人参与这项单臂、开放标签的干预性研究。研究者预计在2024年9月至2025年12月期间每月入组1-2名参与者。

研究终点总结如下:* 确定参加这项前瞻性、单臂、开放标签阿仑膦酸钠干预研究的镰状细胞病(SCD)合并骨坏死成年患者的招募率和保留率 * 评估口服阿仑膦酸钠在SCD相关骨坏死成年患者中为期6个月治疗的安全性和耐受性及初步疗效 * 测量未接受长期红细胞输注的研究参与者在三个时间点(基线、开始阿仑膦酸钠治疗后3个月和6个月)血清和尿液中骨生物标志物的变化 研究者的目标是在2026年5月前完成初步数据分析。

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

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