盐酸吡格列酮(Actos(Registered Trademark))治疗哮喘

源站描述显示,该研究针对标准治疗控制不佳的过敏性哮喘伴可逆性气流阻塞患者,开展随机、安慰剂对照、双盲、平行组(II期)初步研究,评估吡格列酮的疗效与安全性,主要终点信息源站未完整提供

National Heart, Lung, and Blood Institute (NHLBI)National Heart, Lung, and Blood Institute (NHLBI)
clinicaltrials
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其他预测AsthmaAirway InflammationAirflow ObstructionAirway Hyperactivity
Pioglitazone Hydrochloride (Actos(Registered Trademark)) to Treat 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

盐酸吡格列酮(Actos(Registered Trademark))治疗哮喘

本数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为盐酸吡格列酮(Actos(Registered Trademark))治疗哮喘,属于呼吸系统疾病/哮喘分类。源站描述显示,该研究针对标准治疗控制不佳的过敏性哮喘伴可逆性气流阻塞患者,开展随机、安慰剂对照、双盲、平行组(II期)初步研究,评估吡格列酮的疗效与安全性,主要终点信息源站未完整提供。数据可用于哮喘治疗相关的疗效与安全性预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:哮喘、气道炎症、气流阻塞、气道高反应性。对于经标准措施控制不佳的哮喘患者,需要新的疗法。盐酸吡格列酮(Actos [R])是过氧化物酶体增殖物激活受体γ(PPAR gamma)的高度选择性和强效激动剂。在过敏性哮喘小鼠模型中的研究表明,PPAR gamma激动剂可下调过敏原介导的气道炎症和气道高反应性。本方案是一项随机、安慰剂对照、双盲、平行组(II期)初步研究,旨在评估吡格列酮用于治疗过敏性哮喘伴可逆性气流阻塞、且在接受高剂量吸入性糖皮质激素联合或不联合长效Beta 2激动剂治疗后仍持续有症状的患者的疗效和安全性。主要终点为th

【主题与分类】

主题标签:Asthma、Airway Inflammation、Airflow Obstruction、Airway Hyperactivity。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/NCT00604578

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00604578

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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

条件:哮喘、气道炎症、气流阻塞、气道高反应性。对于经标准治疗仍控制不佳的哮喘患者,需要新的疗法。盐酸吡格列酮(Actos [R])是一种高度选择性且强效的过氧化物酶体增殖物激活受体-γ(PPARγ)激动剂。在过敏性哮喘小鼠模型中的研究表明,PPARγ激动剂可下调过敏原介导的气道炎症和气道高反应性。本方案是一项随机、安慰剂对照、双盲、平行组(II期)初步研究,旨在评估吡格列酮治疗过敏性哮喘伴可逆性气流阻塞患者的疗效和安全性,这些患者尽管接受高剂量吸入性糖皮质激素联合或不联合长效β2受体激动剂治疗,仍持续有症状。本研究的主要终点是通过支气管舒张剂后FEV1测量的气流阻塞变化。次要终点将包括气道炎症、气流阻塞、气道高反应性和哮喘症状的指标。

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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