Fasenra:一项哮喘研究
源站描述显示这是一项为期 26 周的前瞻性单臂研究,参与者在第 1 次访视时提供知情同意与人口学信息,并在含 ICS 的维持用药及 ICS-SABA 缓解用药上装配 Adherium 电子用药监测器(EMM)

基本信息
资源简介
Fasenra:一项哮喘研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Fasenra 相关的哮喘研究,覆盖 Eosinophilic Asthma、Severe Asthma、Severe Eosinophilic Asthma 与 Asthma 等条件。源站描述显示这是一项为期 26 周的前瞻性单臂研究,参与者在第 1 次访视时提供知情同意与人口学信息,并在含 ICS 的维持用药及 ICS-SABA 缓解用药上装配 Adherium 电子用药监测器(EMM)。研究还安排视频访视以确认患者接受 benralizumab。该数据可用于哮喘相关研究中的用药依从性观察与结局预测等用途(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Eosinophilic Asthma、Severe Asthma、Severe Eosinophilic Asthma、Asthma。这将是一项为期 26 周的前瞻性单臂研究。在第 1 次访视(第 -14 天的现场访视)时,即计划在他们下一次 benralizumab 给药前两周,参与者将提供知情同意、人口学信息,并在其含吸入性糖皮质激素(ICS)的维持用药和吸入性糖皮质激素-短效 β2 受体激动剂(ICS-SABA)缓解用药上装配 Adherium 电子用药监测器(EMM)。面向患者的研究助理(pRA)将询问参与者计划给予以下三剂 benralizumab 的日期,间隔为 8 周(±7 天),并在这些日期安排第 2、3、4 次视频访视,以确认患者接受了 benralizumab。如果患者无法完成视频访视以进行直接观察
【主题与分类】
主题标签:Eosinophilic Asthma、Severe Asthma、Severe Eosinophilic Asthma、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/NCT07654842
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07654842
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:嗜酸性哮喘、重度哮喘、重度嗜酸性哮喘、哮喘。这将是一项为期26周的前瞻性、单臂研究。在第1次访视(第-14天的面对面访视)时,即计划于受试者下一次接受benralizumab给药前两周,受试者将签署知情同意书、提供人口学信息,并在其含吸入性糖皮质激素(ICS)的维持治疗药物和吸入性糖皮质激素-短效β2受体激动剂(ICS-SABA)缓解药物上安装Adherium电子药物监测器(EMM)。面向患者的研究助理(pRA)将询问受试者计划接受以下三次benralizumab给药(间隔8周[±7天])的日期,并在这些日期安排第2、3、4次视频访视,以确认患者接受了benralizumab。如果患者无法完成直接观察benralizumab给药治疗的视频访视,他们也可以在给药后48小时内,通过MyChart患者门户网站上传一张带有时间和日期戳的本人接受benralizumab给药的照片至其EMR。
参与者将继续在哮喘医疗专业人员的指导下接受常规护理,研究团队将收集期间所有的哮喘控制测试(ACT)、肺功能测定(例如,第一秒用力呼气量(FEV1)、用力肺活量(FVC)及FEV1/FVC比值)以及呼出气一氧化氮分数(FENO)测量数据,还有口服皮质类固醇(OCS)使用情况(包括OCS冲击治疗和每日OCS剂量的变化,如适用)、即时就诊、急诊科(ED)就诊及因哮喘住院的情况。pRA将在研究研究者(一名过敏与免疫学家及一名肺科医生)的监督下执行所有任务。在第一次访问时,pRA将教导每位参与者如何:将Adherium EMM连接至其ICS-SABA缓解药物和含ICS的维持治疗药物上;将Adherium哮喘应用程序下载至智能手机;将EMM与手机应用程序配对;以及查看其ICS依从性和ICS-SABA使用情况,同时
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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