Pasireotide 持续供药研究:Novartis 申办研究中获益患者开放标签 IV 期研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项多中心、开放标签、IV 期研究,旨在为正在接受 Novartis 申办研究中 pasireotide 治疗且从中获益的患者继续供药

基本信息
资源简介
Pasireotide 持续供药研究:Novartis 申办研究中获益患者开放标签 IV 期研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项多中心、开放标签、IV 期研究,旨在为正在接受 Novartis 申办研究中 pasireotide 治疗且从中获益的患者继续供药。覆盖 Cushing's Disease、Acromegaly、Neuroendocrine Tumors、Pituitary Tumors、Ectopic ACTH Secreting (EAS) Tumors、Dumping Syndrome、Prostate Cancer 及 Melanoma Negative for bRAF 等病种。入组患者经知情同意后可继续单用或联合其他治疗接受 pasireotide。所有患者在计划访视时收集药物发。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Cushing's Disease、Acromegaly、Neuroendocrine Tumors、Pituitary Tumors、Ectopic ACTH Secreting (EAS) Tumors、Dumping Syndrome、Prostate Cancer、Melanoma Negative for bRAF。这是一项多中心、开放标签、IV 期研究,旨在为正在当前 Novartis 申办研究中接受治疗、且从 pasireotide 单药或联合其他治疗 Cushing's Disease 和 Acromegaly 中获益的患者继续供应 pasireotide。符合条件的患者需签署知情同意,然后可在本方案中继续接受 pasireotide 单药或联合其他治疗 Cushing's Disease 和 Acromegaly。所有患者在计划访视时将收集药物发放信息以及报告的不良事件和严重不良事件。当 pasireotide 治疗永久停止时,患者将达到研究终点。
【主题与分类】
主题标签:Cushing's Disease、Acromegaly、Neuroendocrine Tumors、Pituitary Tumors、Ectopic ACTH Secreting (EAS) Tumors、Dumping Syndrome、Prostate Cancer、Melanoma Negative for bRAF、Melanoma Negative for nRAS。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01794793
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01794793
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:库欣病、肢端肥大症、神经内分泌肿瘤、垂体瘤、异位ACTH分泌(EAS)肿瘤、倾倒综合征、前列腺癌、bRAF阴性黑色素瘤。这是一项多中心、开放标签、IV期研究,旨在为正在接受诺华公司申办的研究治疗且从帕瑞肽单药或联合其他治疗库欣病和肢端肥大症中获益的患者持续供应帕瑞肽。符合条件的患者需签署知情同意书,随后可在本方案中继续接受帕瑞肽单药或联合其他治疗库欣病和肢端肥大症的治疗。所有患者在预定访视时将收集药物发放信息以及报告的不良事件和严重不良事件。当帕瑞肽治疗永久终止且完成治疗结束访视时,患者即达到研究终点。所有患者必须在末次帕瑞肽长效释放剂治疗后进行为期3个月的安全性评价随访,并在末次帕瑞肽皮下注射治疗后进行为期1个月的随访。
预计该研究将持续开放约10年,或直至入组患者不再需要使用帕瑞肽治疗,或根据当地法规能够为其医疗状况获得商业供应为止。
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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