Pimavanserin对比Quetiapine治疗帕金森病精神病研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦帕金森病精神病(PDP)治疗研究。CSP #2015 - C-SAPP是一项随机、意向性治疗、双盲、双臂平行设计的多中心比较研究,计划邀请最多约24个退伍军人事务医疗中心参与,招募40岁及以上患有帕金森病且伴精神病症状的退伍军人

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clinicaltrials
浏览 8
视频分类Parkinson's Disease Psychosis
Pimavanserin vs. Quetiapine for Treatment of Parkinson's Psychosis

基本信息

模态
视频
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

Pimavanserin对比Quetiapine治疗帕金森病精神病研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦帕金森病精神病(PDP)治疗研究。CSP #2015 - C-SAPP是一项随机、意向性治疗、双盲、双臂平行设计的多中心比较研究,计划邀请最多约24个退伍军人事务医疗中心参与,招募40岁及以上患有帕金森病且伴精神病症状的退伍军人。入组参与者按认知障碍分层后随机分配至固定剂量pimavanserin组或灵活剂量quetiapine组,并在基线、第3周、第5周和第8周进行精神病症状及PDP症状评估。数据可用于比较两种药物对帕金森病精神病的疗效与安全性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:帕金森病精神病。CSP #2015 - C-SAPP是一项随机、意向性治疗、双盲、双臂、平行设计、多中心比较研究。总共最多约24个退伍军人事务医疗中心(VAMCs)将被邀请参与该研究。40岁及以上患有帕金森病(PD)且伴有精神病症状的退伍军人将使用既定的纳入/排除标准进行预筛选以入组(知情同意)。符合资格标准的入组参与者将以盲法随机分配至两个臂之一(固定剂量pimavanserin或灵活剂量quetiapine),按认知障碍[根据蒙特利尔认知评估(MoCA)]分层。评估将在多个时间点收集——基线、第3周、第5周和随机化后第8周。精神病评估(CGI-I精神病)、PDP症状(SAPS-PD)和夜间睡眠

【主题与分类】

主题标签:Parkinson's Disease Psychosis。本站分类:神经系统疾病/帕金森病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04373317

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    • 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:帕金森病精神病。CSP #2015 - C-SAPP是一项随机、意向性治疗、双盲、两臂、平行设计、多中心对照研究。总共将邀请最多约24个退伍军人事务部医疗中心(VAMCs)参与该研究。年龄在40岁及以上、患有帕金森病且伴有精神病症状的退伍军人将使用既定的纳入/排除标准进行预筛选以确定入组(知情同意)。符合资格条件的入组参与者将以盲法随机分配至两个研究臂之一(固定剂量匹莫范色林或灵活剂量喹硫平),并按认知障碍[根据蒙特利尔认知评估(MoCA)]进行分层。将在多个时间点收集评估数据——基线、第3周、第5周以及随机化后第8周。

精神病性症状评估(CGI-I精神病性症状)、PDP症状(SAPS-PD)以及夜间睡眠/日间嗜睡[依据帕金森病结局量表-睡眠量表夜间分量表(SCOPA-S NS)/Epworth嗜睡量表(ESS)]将在每次面对面访视时完成;而照料者负担(ZBI)、功能与健康状况[依据帕金森病问卷-8(PDQ-8)]将在基线和第5周、第8周的治疗访视时评估;帕金森综合征(CGI-I帕金森综合征)和运动能力(MDS-UPDRS III)在基线和第8周评估;认知功能(MoCA)在筛选期和第8周评估。第1周和第6周将进行额外的电话/视频联系。同时收集PD药物及副作用信息。严重不良事件(SAEs)及不良事件(AEs,参照治疗 emergent 症状量表(TESS)进行指导)将在每次参与者接触(面对面及电话/视频)时持续监测。采用质量源于设计(QbD)方法,聚焦其关键原则,以帮助前瞻性地识别可能危及数据可靠性和研究参与者安全的重要错误。

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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