Benralizumab治疗嗜酸性慢性鼻窦炎伴鼻息肉疗效与安全性研究(ORCHID)

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录ORCHID研究信息,针对嗜酸性慢性鼻窦炎伴鼻息肉患者。约250名患者随机接受benralizumab 30 mg皮下注射或匹配安慰剂,经6周筛选/导入期后按1:1随机分组,前3次每4周给药,之后每8周给药,双盲治疗56周,完成者可进入约一年开放

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clinicaltrials
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其他分类Nasal PolyposisEosinophilic Chronic Rhinosinusitis
Efficacy and Safety Study of Benralizumab in Patient With Eosinophilic Chronic Rhinosinusitis With Nasal Polyps (ORCHID)

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

Benralizumab治疗嗜酸性慢性鼻窦炎伴鼻息肉疗效与安全性研究(ORCHID)

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录ORCHID研究信息,针对嗜酸性慢性鼻窦炎伴鼻息肉患者。约250名患者随机接受benralizumab 30 mg皮下注射或匹配安慰剂,经6周筛选/导入期后按1:1随机分组,前3次每4周给药,之后每8周给药,双盲治疗56周,完成者可进入约一年开放标签扩展期接受8剂benralizumab。数据可用于了解该疾病的临床试验设计与治疗评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:鼻息肉病、嗜酸性慢性鼻窦炎。约250名患者将被随机分配接受benralizumab 30 mg皮下注射或匹配安慰剂。入组后,符合条件的患者将进入为期6周的筛选/导入期。符合入选标准的患者将在第0周(第0天)按1:1随机分配,接受安慰剂或benralizumab 30 mg皮下注射,前3次给药每4周一次(第0、4和8周),此后每8周一次(第16、24、32、40和48周)。将在第56周进行治疗结束访视。所有完成56周双盲治疗期并接受研究产品(IP)的患者可能有资格继续进入约一年的开放标签扩展(OLE),在此期间所有患者将接受8剂benralizumab 30 mg。双盲期间接受Benra组治疗的患者在OLE期间第二次给药时将接受一剂模拟剂。

【主题与分类】

主题标签:Nasal Polyposis、Eosinophilic Chronic Rhinosinusitis。本站分类:耳鼻咽喉疾病/嗜酸性慢性鼻窦炎。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04157335

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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

疾病条件:鼻息肉病、嗜酸性慢性鼻窦炎。约250名患者将随机接受benralizumab 30 mg皮下注射或匹配安慰剂。入组后,符合条件的患者将进入为期6周的筛选/导入期。符合入选标准的患者将在第0周(第0天)按1:1随机分配,接受安慰剂或benralizumab 30 mg皮下注射,前3次给药每4周一次(第0、4和8周),此后每8周一次(第16、24、32、40和48周)。将在第56周进行治疗结束访视。所有完成56周双盲治疗期且使用研究产品(IP)的患者可能有资格继续进入约一年的开放标签扩展(OLE)期,在此期间所有患者将接受8剂benralizumab 30 mg。双盲期接受benralizumab治疗的患者在OLE期第二次给药时将接受一剂模拟剂。末次研究访视将在末次IP给药后8周进行(第112周/随访)。未进入OLE的患者将在第56周(双盲治疗结束)进行末次研究访视以进行随访,且不给予IP。

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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