Ibrutinib治疗需住院COVID-19患者研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于Ibrutinib治疗需住院COVID-19患者的临床研究信息

Jennifer WoyachJennifer Woyach
clinicaltrials
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蛋白质预测Aplastic AnemiaHematopoietic and Lymphoid Cell NeoplasmMalignant Solid NeoplasmMonoclonal B-Cell LymphocytosisMyelodysplastic SyndromeCOVID-19
Ibrutinib for the Treatment of COVID-19 in Patients Requiring Hospitalization

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-29

资源简介

Ibrutinib治疗需住院COVID-19患者研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于Ibrutinib治疗需住院COVID-19患者的临床研究信息。覆盖再生障碍性贫血、造血与淋巴细胞肿瘤、恶性实体肿瘤、单克隆B细胞淋巴细胞增多症、意义未明单克隆丙种球蛋白病、骨髓增生异常综合征及实验室确诊症状性COVID-19感染等人群。研究包含Ib期评估给药可行性与耐受性并确定推荐II期剂量,以及II期比较Ibrutinib联合标准治疗与单纯标准治疗在减少人工通气或死亡方面的效果,可用于相关临床结局预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:再生障碍性贫血、造血与淋巴细胞肿瘤、恶性实体肿瘤、单克隆B细胞淋巴细胞增多症、意义未明单克隆丙种球蛋白病、骨髓增生异常综合征、实验室确诊的症状性COVID-19感染。主要目标:I. 确定在COVID-19感染患者中给予Ibrutinib的可行性和耐受性,并确定推荐的2期剂量(RP2D)。(Ib期)II. 确定在癌症患者中给予Ibrutinib(A组)与接受标准治疗(抗病毒药、氯喹、羟氯喹、细胞因子阻断肽或小分子)的未治疗对照人群(B组)相比,能否减少对人工通气(机械通气、双水平气道正压[BiPAP]或体外膜氧合[ECMO])的需求或减少因COVID-19导致的死亡。(II期)SE

【主题与分类】

主题标签:Aplastic Anemia、Hematopoietic and Lymphoid Cell Neoplasm、Malignant Solid Neoplasm、Monoclonal B-Cell Lymphocytosis、Myelodysplastic Syndrome。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04439006

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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:再生障碍性贫血、造血与淋巴细胞肿瘤、恶性实体肿瘤、单克隆B细胞淋巴细胞增多症、意义未明的单克隆丙种球蛋白病、骨髓增生异常综合征、实验室确诊的症状性COVID-19感染。主要目标:I. 确定在COVID-19感染患者中给予依鲁替尼的可行性和耐受性,并确定推荐的2期剂量(RP2D)。(Ib期)II. 确定与接受标准治疗(抗病毒药、氯喹、羟氯喹、细胞因子阻断肽或小分子)的未治疗对照人群(B组)相比,癌症患者中给予依鲁替尼(A组)是否能减少对人工通气(机械通气、双水平正压通气[BiPAP]或体外膜肺氧合[ECMO])的需求或由COVID-19导致的死亡。(II期)次要目标:I. 确定接受依鲁替尼治疗的患者(A组)与接受标准治疗的对照人群(B组)相比的退热时间(口腔温度<100.5华氏度[F]持续48小时)。II.

确定补充氧气需求达到临床缓解的时间(即在行走时于室内空气环境下维持氧饱和度93%或以上)。III. 确定接受依鲁替尼治疗的患者(A组)与接受标准治疗的对照人群(B组)的重症监护病房(ICU)入住率及ICU入住时长。IV. 确定接受依鲁替尼治疗的患者(A组)与接受标准治疗的对照人群(B组)中需要血管升压药支持的休克发生率。V. 确定接受依鲁替尼治疗的患者(A组)与接受标准治疗的对照人群(B组)的继发性感染(细菌性、真菌性、病毒性)发生率。VI. 确定接受依鲁替尼治疗的患者(A组)与接受标准治疗的对照人群(B组)的出院时间。VII. 确定从标准治疗(B组)交叉至依鲁替尼(A组)的患者的出院时间及死亡率。VIII. 确定3级或以上毒性的观察

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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