Gammaplex 治疗原发性免疫缺陷病的疗效、安全性与药代动力学

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 Gammaplex 在原发性免疫缺陷病中的疗效、安全性与药代动力学

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clinicaltrials
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蛋白质预测Primary ImmunodeficiencyCommon Variable HypogammaglobulinemiaX-linked HypogammaglobulinemiaHypogammaglobulinemiaImmunodeficiency With Hyper-IgMWiskott-Aldrich Syndrome
Efficacy, Safety and Pharmacokinetics of Gammaplex in Primary Immunodeficiency Diseases.

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

Gammaplex 治疗原发性免疫缺陷病的疗效、安全性与药代动力学

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 Gammaplex 在原发性免疫缺陷病中的疗效、安全性与药代动力学。覆盖疾病包括原发性免疫缺陷、常见变异型低丙种球蛋白血症、X 连锁低丙种球蛋白血症、低丙种球蛋白血症、伴高 IgM 的免疫缺陷及 Wiskott-Aldrich 综合征。主要疗效指标为每受试者每年严重急性细菌感染数,依据 FDA 定义涵盖细菌性肺炎、菌血症/脓毒症、骨髓炎/化脓性关节炎、内脏脓肿和细菌性脑膜炎。次要指标包括因感染缺勤天数、住院次数与天数、就诊与急诊次数等,可用于感染风险与治疗结局的预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:原发性免疫缺陷、常见变异型低丙种球蛋白血症、X 连锁低丙种球蛋白血症、低丙种球蛋白血症、伴高 IgM 的免疫缺陷、Wiskott-Aldrich 综合征。主要疗效变量:主要变量为每受试者每年严重急性细菌感染数,将基于 FDA 定义的以下所有事件总数:细菌性肺炎、菌血症/脓毒症、骨髓炎/化脓性关节炎、内脏脓肿和细菌性脑膜炎。次要疗效变量:次要疗效将通过以下变量确定:每受试者年因感染缺勤工作/学校的天数;每受试者年因感染住院的次数和天数;每受试者年因急性问题就诊医生的次数和/或医院急诊就诊次数;其他感染 d

【主题与分类】

主题标签:Primary Immunodeficiency、Common Variable Hypogammaglobulinemia、X-linked Hypogammaglobulinemia、Hypogammaglobulinemia、Immunodeficiency With Hyper-IgM、Wiskott-Aldrich Syndrome。本站分类:呼吸系统疾病/肺炎。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00278954

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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

疾病类型:原发性免疫缺陷、普通变异型低丙种球蛋白血症、X连锁低丙种球蛋白血症、低丙种球蛋白血症、伴高IgM的免疫缺陷、Wiskott-Aldrich综合征。主要疗效变量 主要变量是每年每受试者发生的严重急性细菌感染数,其依据是以下所有事件的合计,这些事件由FDA定义:细菌性肺炎、菌血症/脓毒症、骨髓炎/化脓性关节炎、内脏脓肿和细菌性脑膜炎。次要疗效变量 次要疗效将通过以下变量确定:每年每受试者因感染而缺勤工作/缺课的天数;每年每受试者因感染而住院的次数和天数;每年每受试者因急性问题就诊医生的次数和/或到医院急诊科就诊的次数;由发热或影像学检查和/或培养阳性记录的其他感染;每年每受试者感染发作的次数;使用治疗性抗生素的天数。这些数据将录入受试者日记,由医生确认,并录入电子病例报告表(e-CRF)。

安全性变量。用于评估安全性的变量如下:不良事件(AEs);生命体征;临床实验室检查及直接抗人球蛋白试验;病毒传播;体格检查。试验产品、剂量/给药方式、批号:GAMMAPLEX剂量为每21或28天静脉输注300-800毫克/千克/次(毫克每千克每次输注)。本研究将使用至少2个批次,任何单次输注中不超过1个批次。治疗持续时间:总治疗持续时间为12个月。

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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