早期肌炎中加用静脉注射免疫球蛋白

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为在新诊断特发性炎性肌病患者中,于泼尼松单药标准治疗基础上早期加用静脉注射免疫球蛋白(IVIg)的二期双盲安慰剂对照随机试验

Academisch Medisch Centrum - Universiteit van Amsterdam (AMC-UvA)Academisch Medisch Centrum - Universiteit van Amsterdam (AMC-UvA)
clinicaltrials
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医学影像预测Inflammatory Myopathy, IdiopathicDermatomyositisAntisynthetase SyndromeImmune-Mediated Necrotizing MyopathyPolymyositisMyositis
Add-on Intravenous Immunoglobulins in Early Myositis

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

早期肌炎中加用静脉注射免疫球蛋白

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为在新诊断特发性炎性肌病患者中,于泼尼松单药标准治疗基础上早期加用静脉注射免疫球蛋白(IVIg)的二期双盲安慰剂对照随机试验。覆盖疾病包括皮肌炎、抗合成酶综合征、免疫介导坏死性肌病、多发性肌炎等。主要目的是比较加用 IVIg 与安慰剂在 12 周后临床应答的差异,以平均 TIS 差值衡量。可用于肌炎治疗疗效预测与临床研究分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:特发性炎性肌病、皮肌炎、抗合成酶综合征、免疫介导坏死性肌病、多发性肌炎、肌炎。鉴于 IVIg 在特发性炎性肌病(IIM)中的已知作用,既可作为难治性患者的加用治疗,也可作为新诊断 IIM 的单药治疗,我们开展了一项 2 期双盲安慰剂对照随机试验,以研究在接受泼尼松单药治疗的新诊断 IIM 患者中加用 IVIg 的效果。目的:本试验的主要目的是检验,与泼尼松加安慰剂相比,在新诊断肌炎患者中于标准泼尼松治疗基础上早期加用 IVIg 是否能在 12 周后带来更好的临床应答。临床应答将测量为 12 周后干预组之间平均 TIS 的差异

【主题与分类】

主题标签:Inflammatory Myopathy, Idiopathic、Dermatomyositis、Antisynthetase Syndrome、Immune-Mediated Necrotizing Myopathy、Polymyositis、Myositis。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05832034

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    • 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

疾病:炎性肌病、特发性、皮肌炎、抗合成酶综合征、免疫介导坏死性肌病、多发性肌炎、肌炎。鉴于IVIg在特发性炎性肌病(IIM)中的已知效果,无论是作为难治性患者的附加治疗,还是作为新诊断IIM的单药治疗,我们进行了一项2期双盲安慰剂对照随机试验,以探究在接受泼尼松单药治疗的新诊断IIM患者中附加IVIg的效果。目的:本试验的主要目的是检验在新诊断肌炎患者中,早期在泼尼松标准治疗基础上加用IVIg是否比泼尼松加安慰剂在12周后带来更好的临床反应。临床反应将通过干预组与对照组12周后平均TIS的差异来衡量。次要目的是检验干预是否导致改善时间缩短,并对健康相关生活质量、身体活动和疲劳产生持续的积极影响,以及在长达52周的评估中对肌肉MRI异常产生持续减轻。

在门诊进行筛选访视后,患者将入住阿姆斯特丹大学医学中心(AUMC)神经内科病房,接受首次研究治疗输注。其余研究药物将根据荷兰神经肌肉疾病静脉注射免疫球蛋白(IVIg)治疗的常规临床实践在家中给药。第二次和第三次研究治疗将分别在4周和8周后在家中给药。在基线以及第4、8、12、26和52周后,将在门诊进行结局评估。基线和第4、12、26和52周后的门诊研究访视将与常规门诊访视合并进行。与结局评估相关的额外负担将包括第12周后的MRI肌肉成像、第2、4、6和10周后的采血,以及基线和第4、8、12、26和52周后填写问卷。此外,参与者还

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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