评估QVM149对比沙美特罗替卡松治疗12至18岁以下哮喘儿童疗效与安全性的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为哮喘,属于呼吸系统疾病范畴。源站描述显示这是一项双模拟、双盲、随机、活性对照、两向两周期交叉研究,每周期治疗12周,总研究时长36周,包含最长15天筛选期、14天导入期、两个12周治疗期及3周洗脱期,受试者为12岁至18岁以下哮喘儿童

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A Study to Evaluate the Efficacy and Safety of QVM149 (Indacaterol Acetate / Glycopyrronium Bromide / Mometasone Furoate) Versus Salmeterol Xinafoate/Fluticasone Propionate in Children From 12 Years to Less Than 18 Years of Age With Asthma.

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

评估QVM149对比沙美特罗替卡松治疗12至18岁以下哮喘儿童疗效与安全性的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为哮喘,属于呼吸系统疾病范畴。源站描述显示这是一项双模拟、双盲、随机、活性对照、两向两周期交叉研究,每周期治疗12周,总研究时长36周,包含最长15天筛选期、14天导入期、两个12周治疗期及3周洗脱期,受试者为12岁至18岁以下哮喘儿童。数据可用于评估QVM149与沙美特罗替卡松在该人群中的疗效与安全性,支持哮喘治疗方案的比较研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:哮喘。这是一项双模拟、双盲、随机、活性对照、两向两周期治疗(每周期12周)的交叉研究。研究时长36周,包括: 最长15天的筛选期(救援药物:短效β2受体激动剂(SABA)沙丁胺醇100 μg或albuterol 90 μg,通过压力定量吸入器(MDI)在整个研究期间按需使用)。 14天的导入期(导入期药物:沙美特罗昔萘酸酯50 μg / 丙酸氟替卡松250 μg 每日两次,通过Girohaler®或等效DPI装置给药)* 两个各12周的治疗期(QVM149 150/50/160 µg 每日一次加沙美特罗昔萘酸酯/丙酸氟替卡松50/500 µg 每日两次的安慰剂,或沙美特罗昔萘酸酯/丙酸氟替卡松50/500 µg 每日两次加QVM149 150/50/160 µg 每日一次的安慰剂),中间间隔3周洗脱期(洗脱期药物:沙美特罗昔萘酸酯/丙酸氟替卡

【主题与分类】

主题标签:Asthma。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/NCT05776927

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    • 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。

数据说明

疾病:哮喘。这是一项双模拟、双盲、随机、活性对照、双向两周期治疗(每周期12周)的交叉研究。研究总时长36周,包括:* 最长15天的筛选期(补救药物:短效β2受体激动剂(SABA)沙丁胺醇100 μg或硫酸沙丁胺醇90 μg,通过定量吸入器(MDI)在整个研究期间按需使用)。* 14天的导入期(导入期药物:昔萘酸沙美特罗50 μg / 丙酸氟替卡松250 μg,每日两次,通过Girohaler®或等效干粉吸入器(DPI)装置给药)* 两个各为期12周的治疗期(分别为QVM149 150/50/160 µg每日一次加昔萘酸沙美特罗/丙酸氟替卡松50/500 µg每日两次的安慰剂,或昔萘酸沙美特罗/丙酸氟替卡松50/500 µg每日两次加QVM149 150/50/160 µg每日一次的安慰剂,中间间隔3周洗脱期(洗脱期药物:昔萘酸沙美特罗/丙酸氟替卡松50/250 µg每日两次))* 30天的安全性随访期,在此期间受试者将视情况恢复接受标准治疗。

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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