Osilodrostat 治疗 Cushing's Syndrome 的疗效与安全性研究
研究为 II 期、单臂、开放标签、剂量滴定、多中心设计,包含两个独立研究期及一个可选延长期。研究期 I 从第 0 周(第 1 天)至第 12 周,为剂量滴定期,旨在达到稳定治疗剂量并评估疗效与安全性

基本信息
资源简介
Osilodrostat 治疗 Cushing's Syndrome 的疗效与安全性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,研究 Osilodrostat 在 Cushing's Syndrome 患者中的疗效与安全性。覆盖 Ectopic Corticotropin Syndrome、Adrenal Adenoma、Adrenal Carcinoma、AIMAH、PPNAD 等病症。研究为 II 期、单臂、开放标签、剂量滴定、多中心设计,包含两个独立研究期及一个可选延长期。研究期 I 从第 0 周(第 1 天)至第 12 周,为剂量滴定期,旨在达到稳定治疗剂量并评估疗效与安全性。剂量按 2 mg bid、5 mg bid、10 mg bid、20 mg bid、30 mg bid 递增,依据各中心本地。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:Cushing's Syndrome、Ectopic Corticotropin Syndrome、Adrenal Adenoma、Adrenal Carcinoma、AIMAH、PPNAD。这是一项 II 期、单臂、开放标签、剂量滴定、多中心研究,包含两个不同的研究期以及一个在非 CD 的 CS 患者中的可选延长期。3 个研究期(两个不同的研究期加上一个可选延长期)如下:研究期 I [第 0 周(第 1 天)至第 12 周]:研究期 I 是剂量滴定阶段,旨在达到稳定的治疗剂量并评估 osilodrostat 的疗效和安全性。本研究中 osilodrostat 的给药方案按以下递增顺序滴定:osilodrostat 2 mg bid、5 mg bid、10 mg bid、20 mg bid 和 30 mg bid。剂量调整基于各中心本地实验室测定的血清皮质醇值。Osilodrostat 滴定每周进行 f
【主题与分类】
主题标签:Cushing's Syndrome、Ectopic Corticotropin Syndrome、Adrenal Adenoma、Adrenal Carcinoma、AIMAH、PPNAD。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02468193
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病类型:库欣综合征、异位促肾上腺皮质激素综合征、肾上腺腺瘤、肾上腺癌、AIMAH、PPNAD。这是一项II期、单臂、开放标签、剂量滴定、多中心研究,包括两个不同的研究阶段,以及针对非CD的CS患者的一个可选延长期。3个研究阶段(两个不同的研究阶段加上一个可选延长期)如下:研究阶段I[第0周(第1天)至第12周]:研究阶段I为剂量滴定阶段,旨在达到稳定的治疗剂量,并评估osilodrostat的疗效和安全性。本研究中的osilodrostat给药方案按照以下递增顺序进行滴定:osilodrostat 2mg每日两次、5mg每日两次、10mg每日两次、20mg每日两次和30mg每日两次。剂量调整基于各中心当地实验室测定的血清皮质醇值。在最初4周内,osilodrostat每周进行一次滴定,最大剂量可达10mg每日两次。通过测量三次24小时UFC(mUFC)值的平均值来评估该阶段的疗效。研究阶段II(第12周后至第48周):研究阶段II为评估疗效可持续性和长期安全性的阶段。
在研究期II期间,只有耐受并同意继续接受osilodrostat治疗的患者才继续参与研究。患者接受在研究期I中达到的稳定治疗剂量。可选延长期(第48周后):经研究者评估继续获得临床获益且希望进入延长期的患者,在第48周重新签署知情同意书。进入延长期的患者继续不间断接受研究药物治疗,以评估疗效和安全性。经研究者评估继续从研究治疗中获益且完成第72周的患者,被邀请参加一项单独的长期安全性随访研究。可选延长期在所有患者完成第72周或提前终止后结束。治疗后随访:所有患者
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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