序贯romosozumab后denosumab对比唑来膦酸提升髋部BMD

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录STRONG-HIP试验信息,研究对象为60岁及以上、骨质疏松且骨折高风险的绝经后女性,共216例

Sahlgrenska University HospitalSahlgrenska University Hospital
clinicaltrials
浏览 2
基因组Osteoporosis in Post-menopausal Women
Sequential Treatment With Romosozumab Followed by Denosumab vs. Zoledronic Acid for Gains in HIP BMD

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-29

资源简介

序贯romosozumab后denosumab对比唑来膦酸提升髋部BMD

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录STRONG-HIP试验信息,研究对象为60岁及以上、骨质疏松且骨折高风险的绝经后女性,共216例。试验为多中心、随机、活性对照的4期研究,参与者按1:1随机接受romosozumab 210 mg每月一次共3个月后序贯denosumab 60 mg每6个月一次,或基线及第12个月静脉给予唑来膦酸5 mg。主要目的是比较两种方案对髋部骨密度提升的差异,可用于骨质疏松序贯治疗与骨折风险相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:绝经后女性骨质疏松。骨质疏松与高骨折风险、残疾、丧失独立性和超额死亡率相关。唑来膦酸是瑞典已确立的一线治疗,但许多高骨折风险患者仍存在显著的残余骨折风险。短期romosozumab治疗后序贯denosumab可大幅增加骨密度,但尚未与唑来膦酸直接比较。STRONG-HIP是一项多中心、随机、活性对照的4期试验,纳入216名60岁及以上、患有骨质疏松且骨折高风险的绝经后女性。参与者按1:1随机接受romosozumab 210 mg每月一次共3个月后序贯denosumab 60 mg每6个月一次,或基线及第12个月静脉给予唑来膦酸5 mg。主要目的是确定romosoz

【主题与分类】

主题标签:Osteoporosis in Post-menopausal Women。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/NCT07772609

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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

条件:绝经后女性骨质疏松症。骨质疏松症与骨折、残疾、丧失独立性和超额死亡率的高风险相关。唑来膦酸是瑞典既定的一线治疗药物,但许多骨折高风险患者仍存在显著的残余骨折风险。短疗程使用罗莫佐单抗后接续地舒单抗治疗可大幅增加骨密度,但尚未与唑来膦酸进行直接比较。STRONG-HIP是一项多中心、随机、活性对照的4期试验,纳入216名60岁及以上、患有骨质疏松症且骨折高风险的绝经后女性。参与者按1:1随机分组,分别接受罗莫佐单抗210 mg每月一次治疗3个月后接续地舒单抗60 mg每6个月一次,或基线时及第12个月静脉给予唑来膦酸5 mg。主要目的是确定罗莫佐单抗-地舒单抗序贯治疗从基线至第24个月时全髋骨密度的百分比增幅是否大于唑来膦酸。

次要结局包括早期时间点的全髋和腰椎骨密度、椎体骨折和临床骨折、骨转换标志物、安全性、健康相关生活质量以及健康经济学结局。一项机制性子研究将使用HR-pQCT评估骨微结构和估计强度。参与者在主研究中随访24个月,并可进入可选的延长期,随访至第48个月,以评估治疗效果的持久性。

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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