Galcanezumab_慢性偏头痛预防治疗REGAIN研究数据
该数据集包含一项名为REGAIN的III期临床试验数据，主要数据模态为临床表格，记录了慢性偏头痛患者在接受Galcanezumab（一种CGRP单抗）或安慰剂治疗期间的每月偏头痛天数等核心疗效与安全性指标，主要用于评估该药物在预防慢性偏头痛中的疗效与安全性，支持神经病学领域的药物临床研究与治疗策略分析。
基本信息
资源简介
Galcanezumab_慢性偏头痛预防治疗REGAIN研究数据
【数据内容】
源站原始描述：数据集概述 本数据集来自REGAIN研究，该研究是一项随机、双盲、安慰剂对照的III期临床试验，旨在评估Galcanezumab（一种选择性结合CGRP的人源化单克隆抗体）对慢性偏头痛的预防疗效与安全性。研究纳入18-65岁慢性偏头痛患者，随机分为安慰剂组、Galcanezumab 120mg组和240mg组，核心评估指标为3个月治疗期内每月偏头痛天数的变化。 文件详解
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：Dataset overview: This dataset comes from the REGAIN study, a randomized, double-blind, placebo-controlled phase III clinical trial designed to evaluate the efficacy and safety of Galcanezumab (a humanized monoclonal antibody that selectively binds CGRP) in the prevention of chronic migraine. The study enrolled patients aged 18-65 years with chronic migraine, who were randomly assigned to a placebo group, a Galcanezumab 120 mg group, and a 240 mg group. The core assessment measure was the change in the number of monthly migraine days during the 3-month treatment period. Detailed file description...
【获取与许可】
源站页面：https://haidatas.com/dataset/galcanezumab_manxingpiantoutongyufangzhili_e70feec0
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://haidatas.com/dataset/galcanezumab_manxingpiantoutongyufangzhili_e70feec0
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
本数据集来自REGAIN研究，这是一项针对慢性偏头痛预防治疗的随机、双盲、安慰剂对照III期临床试验。该研究旨在评估Galcanezumab（一种选择性结合降钙素基因相关肽的人源化单克隆抗体）的疗效与安全性。数据集包含18-65岁慢性偏头痛患者的数据，受试者被随机分配至安慰剂组、Galcanezumab 120mg组或240mg组。核心评估指标为3个月治疗期内每月偏头痛天数的变化。该数据集主要用于神经病学、药物临床试验分析及偏头痛预防治疗策略的研究。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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