SAPHIR:阿达木单抗生物类似药治疗持续性预测因素评估

研究对象为拟启动 adalimumab 治疗或既往使用 Humira® 并转换为生物类似药 FK adalimumab 的成年患者,在常规医疗实践条件下随访 12 个月

Fresenius Kabi, FranceFresenius Kabi, France
clinicaltrials
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其他预测Crohn DiseaseUlcerative ColitisRheumatoid ArthritisAnkylosing SpondylitisPsoriatic Arthritis
SAPHIR : Assessment of Predictive Factors for Persistence of Treatment After Initiation of Adalimumab With a Biosimilar (Adalimumab Fresenius KaBI or Substitution of Reference Adalimumab With the Fresenius Kabi Adalimumab Biosimilar in Patients With Chronic Inflammatory Diseases

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

SAPHIR:阿达木单抗生物类似药治疗持续性预测因素评估

SAPHIR 是一项基于 clinicaltrials.gov 的研究数据集,覆盖 Crohn Disease、Ulcerative Colitis、Rheumatoid Arthritis、Ankylosing Spondylitis、Psoriatic Arthritis 等慢性炎症性疾病。研究对象为拟启动 adalimumab 治疗或既往使用 Humira® 并转换为生物类似药 FK adalimumab 的成年患者,在常规医疗实践条件下随访 12 个月。主要目标是确定治疗持续性的预测因素,次要目标包括评估治疗获益与耐受性,并描述随访期间治疗中断的原因。该数据可用于治疗持续性预测建模及相关临床分析(来源 clinicaltri。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Crohn Disease、Ulcerative Colitis、Rheumatoid Arthritis、Ankylosing Spondylitis、Psoriatic Arthritis。在拟启动 adalimumab 治疗或既往接受 Humira® 治疗并转换为生物类似药(FK adalimumab)的成年患者人群中,在常规医疗实践条件下随访 12 个月。 主要目标:确定治疗持续性的预测因素 次要目标: 评估治疗的获益与耐受性 描述随访期间发生的治疗中断原因

【主题与分类】

主题标签:Crohn Disease、Ulcerative Colitis、Rheumatoid Arthritis、Ankylosing Spondylitis、Psoriatic Arthritis。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/NCT05598684

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:克罗恩病、溃疡性结肠炎、类风湿关节炎、强直性脊柱炎、银屑病关节炎。在常规医疗实践条件下,针对计划开始使用阿达木单抗或既往接受过修美乐®治疗并转换为生物类似药(FK阿达木单抗)的成年患者群体,进行为期12个月的随访。* 主要目的:确定治疗持续性的预测因素 * 次要目的:* 评估治疗的治疗获益和耐受性 * 描述随访期间发生的治疗中断原因

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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