阿奇霉素干预支气管扩张急性加重风险试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,对应 AMBER 试验,即阿奇霉素干预支气管扩张急性加重风险研究。试验为前瞻性、随机、双盲、安慰剂对照、平行组优效性临床试验,在 Assiut University 支气管扩张转化研究平台开展,纳入经临床和影像学确诊的非囊性纤维化支气管扩张成人患者

基本信息
资源简介
阿奇霉素干预支气管扩张急性加重风险试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,对应 AMBER 试验,即阿奇霉素干预支气管扩张急性加重风险研究。试验为前瞻性、随机、双盲、安慰剂对照、平行组优效性临床试验,在 Assiut University 支气管扩张转化研究平台开展,纳入经临床和影像学确诊的非囊性纤维化支气管扩张成人患者,按 1:1 随机分为标准治疗加安慰剂组与标准治疗加阿奇霉素 250 mg 口服每日一次组,疗程 12 个月。数据可用于评估长期阿奇霉素治疗对支气管扩张急性加重风险的影响及相关临床结局预测(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:非囊性纤维化支气管扩张、成人支气管扩张、支气管扩张、伴急性加重的支气管扩张。阿奇霉素干预支气管扩张急性加重风险(AMBER)试验是一项前瞻性、随机、双盲、安慰剂对照、平行组优效性临床试验,在 Assiut University 支气管扩张转化研究平台内开展。该试验纳入经临床和影像学确诊为非囊性纤维化支气管扩张(NCFB)的成人。参与者将按个体患者水平以 1:1 分配比例随机进入两个治疗组之一:1. 标准治疗加匹配安慰剂,每日一次,共 12 个月。2. 标准治疗加阿奇霉素 250 mg 口服,每日一次,共 12 个月。标准支气管扩张治疗可包括黏液溶解剂、支气管扩张剂、胸部物理治疗、患者教育、气道廓清支持
【主题与分类】
主题标签:Non-cystic Fibrosis Bronchiectasis、Bronchiectasis Adult、Bronchiectasis、Bronchiectasis With Acute Exacerbation。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07608328
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07608328
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- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病条件:非囊性纤维化支气管扩张症、成人支气管扩张症、支气管扩张症、伴急性加重的支气管扩张症。阿奇霉素调节支气管扩张症急性加重风险(AMBER)试验是一项前瞻性、随机、双盲、安慰剂对照、平行组优效性临床试验,在Assiut大学支气管扩张症转化研究平台内开展。该试验纳入经临床和影像学确诊为非囊性纤维化支气管扩张症(NCFB)的成人患者。受试者将按个体患者层面以1:1分配比例随机进入两个治疗组之一:1. 标准治疗加匹配安慰剂,每日一次,口服,持续12个月。2. 标准治疗加阿奇霉素250 mg,每日一次,口服,持续12个月。支气管扩张症标准治疗可包括黏液溶解剂、支气管扩张剂、胸部物理治疗、患者教育、气道廓清支持,以及根据临床指征使用抗生素伴或不伴全身性糖皮质激素治疗急性加重。
主要目的是确定与标准治疗加匹配安慰剂相比,标准治疗加阿奇霉素是否能在12个月随访期间减少至少一次支气管扩张急性加重的发生。主要终点是12个月随访期间至少发生一次支气管扩张急性加重。符合标准的支气管扩张急性加重需同时具备支气管扩张相关呼吸道症状的临床显著恶化以及急性治疗的启动或升级。急性治疗可包括抗生素、有临床指征时的全身性皮质类固醇、强化气道廓清治疗、急诊评估或住院。次要临床结局包括随访期间支气管扩张急性加重的总次数、至首次支气管扩张急性加重的时间、需住院治疗的严重支气管扩张急性加重、支气管扩张相关住院、第一秒用力呼气容积占预计值百分比(FEV1% predicted)的纵向变化、通过脉搏测定的静息室内空气氧饱和度
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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