Rinvoq™（Upadacitinib）药物主动安全性监测研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06498167

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • 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：炎症性疾病、药物副作用、药物使用、不良药物事件、不良药物反应、安全问题。LOOK-UP研究是一项由研究者发起的临床研究，由葡萄牙药品和保健品管理局（INFARMED, I.P.）开展，并由波尔图大学医学院的波尔图药物警戒中心协调。该研究旨在监测Rinvoq™（upadacitinib）上市后的安全性，该药物适用于治疗类风湿关节炎、银屑病关节炎、轴性脊柱关节炎、特应性皮炎、溃疡性结肠炎和克罗恩病。Rinvoq™是一种选择性和可逆的Janus激酶（JAK）1抑制剂，自2019年12月获批以来，一直受到欧洲药品管理局（EMA）的额外监测，需要在真实世界环境中进行主动安全性监测。

LOOK-UP研究的主要目标是量化使用Rinvoq™的患者中不良事件的发生率，重点关注严重不良事件，如恶性肿瘤、非黑色素瘤皮肤癌、主要不良心血管事件、静脉血栓栓塞、严重及机会性感染、胃肠道穿孔、肝损伤、骨折和全因死亡率。次要目标包括描述特定亚组患者中不良事件的发生率，如高龄患者、中度肝功能损害患者和重度肾功能损害患者。此外，该研究旨在使用MedDRA术语描述患者报告的不良事件。探索性目标是评估对药物警戒风险评估委员会(PRAC)为Rinvoq™安全使用推荐的风险最小化措施的依从性。该研究设计为4期上市后安全性研究(PASS)，采用多中心和双向观察性队列方法。此设计包括对患者的前瞻性和回顾性监测，确保全面的安全性分析。

该研究将仅在波尔图地区的医院环境中进行。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。