利妥昔单抗对比硫唑嘌呤维持新诊断或复发嗜酸性肉芽肿性多血管炎缓解的研究
疾病条件:嗜酸性肉芽肿性多血管炎。利妥昔单抗是一种抗CD20单克隆抗体,已被证明在诱导GPA和MPA缓解方面与环磷酰胺同样有效,且安全性可接受,因此被FDA和EMA注册批准作为这些患者的缓解诱导治疗

基本信息
资源简介
利妥昔单抗对比硫唑嘌呤维持新诊断或复发嗜酸性肉芽肿性多血管炎缓解的研究
疾病条件:嗜酸性肉芽肿性多血管炎。利妥昔单抗是一种抗CD20单克隆抗体,已被证明在诱导GPA和MPA缓解方面与环磷酰胺同样有效,且安全性可接受,因此被FDA和EMA注册批准作为这些患者的缓解诱导治疗
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病条件:嗜酸性肉芽肿性多血管炎。利妥昔单抗是一种抗CD20单克隆抗体,已被证明在诱导GPA和MPA缓解方面与环磷酰胺同样有效,且安全性可接受,因此被FDA和EMA注册批准作为这些患者的缓解诱导治疗。此外,MAINRITSAN试验已证明,每6个月给予500 mg利妥昔单抗、持续18个月,在维持GPA或MPA患者缓解方面显著优于标准治疗硫唑嘌呤,且耐受性相似。EGPA患者被排除在这些试验之外。长期研究显示,仅29%的EGPA患者实现长期缓解,且其中超过40%发生复发,导致高累积发病率和损伤。此外,大多数患者由于哮喘和鼻窦表现而无法停用糖皮质激素,即使在血管炎缓解后也是如此。然而,近期回顾性系列研究表明,利妥昔单抗也可能对难治性或复发性EGPA是一种有效的缓解诱导和维持药物。REOVAS是首个以利妥昔单抗作为EGPA诱导治疗的随机对照试验,已在法国血管炎研究组网络内启动。MAINRITSEG试验是一项III期、比较性、多中心、随机、双盲、双模拟、优效性试验,比较抢先性低剂量利妥昔单抗方案与硫唑嘌呤标准治疗在新诊断或复发性EGPA缓解维持中的效果。新诊断或复发性EGPA患者在达到缓解后,将按1:1比例随机接受: 标准方案:口服硫唑嘌呤(2 mg/kg/天)维持治疗24个月。该对照组将接受常规治疗加4次安慰剂-利妥昔单抗输注(每6个月一次,持续18个月) 实验方案:抢先性固定剂量500 mg利妥昔单抗,每6个月一次,持续18个月(4次输注)。该组将接受静脉利妥昔单抗加或
【主题与分类】
主题标签:Rituximab、Azathioprine、哮喘、呼吸系统疾病、缓解维持。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/NCT03164473
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03164473
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:嗜酸性肉芽肿性多血管炎。利妥昔单抗是一种抗CD20单克隆抗体,已被证明在诱导GPA和MPA缓解方面与环磷酰胺同样有效,且安全性可接受,因此被FDA和EMA注册批准作为这些患者的缓解诱导治疗。此外,MAINRITSAN试验已证明,每6个月给予500 mg利妥昔单抗、持续18个月,在维持GPA或MPA患者缓解方面显著优于硫唑嘌呤标准治疗,且耐受性相似。EGPA患者被排除在这些试验之外。长期研究显示,仅29%的EGPA患者实现长期缓解,且其中超过40%发生复发,导致高累积发病率和损伤。此外,由于哮喘和鼻窦表现,大多数患者即使血管炎缓解后也无法停用糖皮质激素。然而,近期回顾性系列研究表明,利妥昔单抗也可能对难治性或复发性EGPA是一种有效的缓解诱导和维持药物。
REOVAS是首个以利妥昔单抗作为EGPA诱导治疗的随机对照试验,已在法国血管炎研究组网络内启动。MAINRITSEG试验是一项III期、比较性、多中心、随机、双盲、双模拟的优效性试验,旨在比较抢先性低剂量利妥昔单抗方案与硫唑嘌呤标准疗法在新诊断或复发性EGPA患者维持缓解中的效果。新诊断或复发性EGPA患者在达到缓解后,将按1:1比例随机接受以下治疗:* 标准方案:口服硫唑嘌呤(2 mg/kg/天)维持治疗24个月。该对照组将接受常规治疗加4次安慰剂-利妥昔单抗输注(每6个月一次,持续18个月)* 试验方案:抢先性固定剂量500 mg利妥昔单抗,每6个月一次,持续18个月(共4次输注)。该组将接受静脉利妥昔单抗加或
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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