评估 Dupilumab 诱导哮喘临床缓解效果的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为评估 Dupilumab 诱导哮喘临床缓解效果的研究,属于呼吸系统疾病/哮喘领域

Université de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
clinicaltrials
浏览 16
其他分类Asthma Control
A Study Assessing the Effect of Dupilumab on Inducing Clinical Remission in Asthma

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

评估 Dupilumab 诱导哮喘临床缓解效果的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为评估 Dupilumab 诱导哮喘临床缓解效果的研究,属于呼吸系统疾病/哮喘领域。源站描述指出哮喘是常见慢性呼吸系统疾病,44% 患者每年需要口服糖皮质激素,Dupilumab 等靶向 2 型炎症的生物制剂可带来显著疗效,缓解更易见于病程短、疾病负担低和 2 型炎症生物标志物高的患者,HOTHOT 研究为双盲、安慰剂对照研究。数据可用于哮喘控制、生物制剂疗效与临床缓解相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:哮喘控制。哮喘是一种常见的慢性呼吸系统疾病,44% 的人每年需要口服糖皮质激素(OCS)1。尽管哮喘仍按基于损伤的方案进行管理,允许出现不可接受的毒性和不可逆的气道重塑,但 dupilumab 和其他靶向 2 型的生物制剂已让我们认识到,2 型炎症负担最高的人群可以实现改变生活的应答 2-6。“缓解”一词已被用于描述生物制剂可能达到的最佳结局 5。在不同研究和分子中,病程较短、疾病负担较低和 2 型炎症生物标志物较高的人更可能实现缓解 5,7-9。这些观察结果增加了在“预测和预防”框架中更早使用生物制剂的兴趣 5,10-12。HOTHOT 研究是一项双盲、安慰剂对照研究,评估

【主题与分类】

主题标签:Asthma Control。本站分类:呼吸系统疾病/哮喘。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07309614

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:哮喘控制。哮喘是一种常见的慢性呼吸系统疾病,每年有44%的患者需要使用口服皮质类固醇(OCS)1。尽管哮喘仍按基于损害的方案进行管理,允许出现不可接受的毒性和不可逆的气道重塑,但度普利尤单抗和其他靶向2型炎症的生物制剂已让我们认识到,2型炎症负担最高的患者可以实现改变生活的应答2-6。“缓解”一词已被用于描述生物制剂可能达到的最佳结局5。在各项研究和不同分子中,病程较短、疾病负担较低和2型炎症生物标志物较高的患者更可能实现缓解5,7-9。这些观察结果增加了人们对在“预测与预防”框架中更早使用生物制剂的兴趣5,10-12。HOTHOT研究是一项双盲、安慰剂对照研究,旨在评估度普利尤单抗对诱导临床缓解结局的效果,研究对象为在尚未发展为符合当前生物制剂治疗建议的严重未控制哮喘之前入组的2型高炎症患者。

Dupilumab将与安慰剂在150例接受传统基于症状的吸入性糖皮质激素(ICS)上调与下调治疗(依据当前哮喘指南)的患者中进行比较。目标人群为高危2型高哮喘,定义为至少使用中等剂量ICS,且在过去24个月内曾有需要全身性糖皮质激素(SCS)治疗的哮喘发作史,血嗜酸性粒细胞≥0.3×109/L,同时呼出气一氧化氮≥35 ppb。这些入选标准具有独特性,因为它们针对的是有严重哮喘发作和肺功能下降风险的哮喘患者,同时也不符合当前生物制剂的处方/报销标准。该研究为期一年的积极治疗调整期将检验以下假设:与传统的症状导向管理相比,早期使用Dupilumab进行靶向干预更有可能实现缓解结局,而传统症状导向管理则进行ICS上调和

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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