INM004 在 STEC 阳性儿童患者中预防 HUS 的 PK、安全性与疗效 2/3 期研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 INM004 在 STEC 阳性儿童患者中预防溶血性尿毒症综合征(HUS)的 2/3 期研究,覆盖药代动力学、安全性与疗效评价

Inmunova S.A.Inmunova S.A.
clinicaltrials
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其他预测Bloody DiarrheaSTEC, UnspecifiedHemolytic-Uremic SyndromePediatric Kidney Disease
Phase 2/3 Study to Evaluate PK, Safety & Efficacy of INM004 in STEC Positive Pediatric Patients for Prevention of HUS

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

INM004 在 STEC 阳性儿童患者中预防 HUS 的 PK、安全性与疗效 2/3 期研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 INM004 在 STEC 阳性儿童患者中预防溶血性尿毒症综合征(HUS)的 2/3 期研究,覆盖药代动力学、安全性与疗效评价。数据涉及血性腹泻、STEC 未特指、溶血性尿毒症综合征及儿童肾脏疾病等主题,可用于分析感染相关 HUS 的临床特征与干预效果,支持儿童肾脏疾病风险预测与安全性评估研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:血性腹泻、STEC、未特指、溶血性尿毒症综合征、儿童肾脏疾病。溶血性尿毒症综合征(HUS)是一种血栓性微血管病,其特征为微血管病性溶血性贫血、血小板减少和程度不一的急性肾损伤,可能先有伴或不伴血性腹泻的发作。Karmali 等人展示了该综合征与产志贺毒素细菌(如大肠埃希菌)所致腹泻之间的关系。这些细胞毒素称为类志贺毒素或志贺毒素(Stx),也因对 Vero 细胞培养物产生特征性细胞病变效应而称为维罗毒素。HUS 通常分为 3 种主要类型:1)由产志贺毒素大肠埃希菌(STEC)或 1 型痢疾志贺菌相关感染所致的 HUS,常与腹泻相关,罕见例外为 HUS 由……

【主题与分类】

主题标签:Bloody Diarrhea、STEC, Unspecified、Hemolytic-Uremic Syndrome、Pediatric Kidney Disease。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/NCT04132375

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    • 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:血性腹泻、产志贺毒素大肠埃希菌(STEC)、未特指、溶血性尿毒症综合征、小儿肾脏疾病。溶血性尿毒症综合征(HUS)是血栓性微血管病的一种形式,其特征为微血管病性溶血性贫血、血小板减少症以及程度不一的急性肾功能损害,发病前可能有一次伴或不伴血性的腹泻发作。Karmali等人揭示了该综合征与由产志贺毒素细菌(如大肠埃希菌)所致腹泻之间的关系。这些细胞毒素被称为类志贺毒素或志贺毒素(Stx),因其对Vero细胞培养物产生特征性细胞病变效应,故又称维罗毒素。HUS通常分为3种主要类型:1)由产志贺毒素大肠埃希菌感染相关的HUS。

大肠杆菌(STEC)或1型痢疾志贺菌,通常与腹泻相关,罕见例外是由肺炎链球菌引起的严重播散性感染所致的溶血性尿毒综合征(HUS);2)与补体异常相关或与ADAMTS13因子缺乏相关的HUS,此类HUS也称为"非典型HUS",与腹泻无关;3)病因不明的HUS,通常发生于系统性疾病或生理病理状态过程中,如妊娠、移植后或用药后。大肠杆菌通常生活在人和动物的肠道内。牛和羊是STEC的主要宿主,主要传播途径被认为是受动物粪便污染的食物。受污染的水也被确认为一种来源,且已有人传人和动物传人的报道。大肠杆菌由一组多样化的细菌组成。其中大多数是无害的,是健康人体肠道的重要组成部分。然而,某些大肠杆菌具有致病性,可引起腹泻或肠道外疾病。致泻性大肠杆菌菌株分为6种致病型:1)产肠毒素性大肠杆菌

  1. 大肠杆菌,2) 肠致病性大肠杆菌,3) 肠聚集性大肠杆菌,4) 肠侵袭性大肠杆菌,5) 弥漫性粘附

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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