儿童哮喘急性发作口服孟鲁司特治疗

本数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为儿童哮喘急性发作(Status Asthmaticus)的口服孟鲁司特治疗研究

Vanderbilt University Medical CenterVanderbilt University Medical Center
clinicaltrials
浏览 19
其他分类Status Asthmaticus
Treating Exacerbations of Asthma With Oral Montelukast in Children

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

儿童哮喘急性发作口服孟鲁司特治疗

本数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为儿童哮喘急性发作(Status Asthmaticus)的口服孟鲁司特治疗研究。研究设计为双臂、3 期双盲随机对照试验,干预措施为口服孟鲁司特颗粒或相同安慰剂,依据药代动力学建模在每 5 名参与者后调整剂量,剂量范围为 2 mg/kg 至 3 mg/kg。孟鲁司特是强效 LT 受体拮抗剂,也是 FDA 批准的儿童慢性哮喘与过敏性鼻炎每日口服 4-5 mg 药物,并具有强效支气管扩张作用。该数据可用于哮喘急性发作治疗相关的分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Status Asthmaticus。研究设计参数 设计:双臂、3 期双盲随机对照试验 干预:口服孟鲁司特颗粒或相同安慰剂 剂量递增:根据药代动力学建模,在每组 5 名参与者后,剂量在 2 mg/kg 至 3 mg/kg 之间调整。孟鲁司特是一种强效 LT 受体拮抗剂,FDA 批准用于儿童慢性哮喘和过敏性鼻炎的每日口服剂量为 4-5 mg。它也是一种强效支气管扩张剂。在针对中度至重度急性发作且对吸入沙丁胺醇反应不足的成人随机对照试验(RCT)中,静脉注射(IV)孟鲁司特使所有受试者的肺功能迅速(10 分钟内)且持续改善,且未筛选 CCS 无反应者。这强调了在急性发作期间减少 LT 介导的炎症的潜在临床影响。然而,标准 5 mg

【主题与分类】

主题标签:Status Asthmaticus。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/NCT05819541

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数据说明

疾病:哮喘持续状态。研究设计参数 设计:两臂、3期双盲随机对照试验 干预:口服孟鲁司特颗粒或相同安慰剂 剂量递增:根据药代动力学模型,在每组5名参与者后,剂量在2毫克/千克至3毫克/千克之间调整。孟鲁司特是一种强效白三烯受体拮抗剂,美国食品药品监督管理局批准其每日口服剂量为4-5毫克,用于儿童慢性哮喘和过敏性鼻炎。它也是一种强效支气管扩张剂。在针对中度至重度急性发作且对吸入沙丁胺醇反应不足的成人的随机对照试验中,静脉注射孟鲁司特使所有受试者的肺功能迅速改善(10分钟内)并持续改善,且未筛选出对糖皮质激素无反应者。这强调了在急性发作期间减少白三烯介导的炎症的潜在临床影响。然而,标准的5毫克口服剂量无法达到与这些随机对照试验中使用的静脉剂量相当的峰值血浆浓度,且静脉注射用孟鲁司特不可获得。

研究人员的初步药代动力学(PK)研究在急性发作儿童中显示,30 mg口服孟鲁司特(平均1.0 mg/kg)可使40%的受试者达到Cmax >1,700 ng/ml。这一Cmax水平预计与上述成人随机对照试验(RCT)中所用剂量后的水平相当。本研究的主要假设是,研究人员将通过考察2至3 mg/kg之间的3个递增剂量水平,确定一种基于体重的口服孟鲁司特剂量,该剂量能够可靠地使Cmax >1,700 ng/ml。剂量递增将采用计算机化、PK指导的剂量建模进行优化,并将在45名随机接受孟鲁司特治疗的受试者中每5人一组后更新模型。研究人员进一步假设,高剂量孟鲁司特可显著降低急性发作严重程度,采用经验证的急性哮喘严重程度研究评分(AAIRS)进行测量。受试者将被随机分配接受孟鲁司特粉末USP(置于Ora-Blend混悬剂中)或相同的安慰剂。孟鲁司特(MK)剂量

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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