Eptinezumab 的有效性与耐受性
该数据集来源于 clinicaltrials.gov,聚焦于偏头痛(含先兆偏头痛、无先兆偏头痛及慢性偏头痛)患者使用 Eptinezumab 的有效性与耐受性

基本信息
资源简介
Eptinezumab 的有效性与耐受性
该数据集来源于 clinicaltrials.gov,聚焦于偏头痛(含先兆偏头痛、无先兆偏头痛及慢性偏头痛)患者使用 Eptinezumab 的有效性与耐受性。Eptinezumab 是靶向降钙素基因相关肽(CGRP)的单克隆抗体,也是目前唯一静脉给药的同类药物,剂量为 100 或 300mg,每季度静脉输注一次,用于发作性和慢性偏头痛的预防。既往随机安慰剂对照试验已证实其预防效果,并显示在偏头痛急性发作期输注 100mg 后能更快实现头痛疼痛缓解及最困扰症状消失,且耐受性良好,最常见不良事件主要涉及上呼吸道。该数据可用于偏头痛治疗相关的分类或预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:偏头痛、先兆偏头痛、无先兆偏头痛、慢性偏头痛。Eptinezumab 属于针对降钙素基因相关肽(CGRP)的单克隆抗体(mAbs)。它实际上是唯一经静脉给药的 mAb,目前可用的剂量为 100 或 300mg,每季度静脉输注一次。它适用于发作性和慢性偏头痛的预防。既往的随机、安慰剂对照临床试验已证明其在发作性和慢性偏头痛患者预防性治疗中的有效性。此外,一项既往研究还支持证据表明,与安慰剂相比,在偏头痛急性发作期间输注 100mg eptinezumab 后,头痛疼痛自由和最困扰症状缓解更快。随机对照试验还证明了其良好的耐受性。最常报告的不良事件主要涉及上呼吸道
【主题与分类】
主题标签:Migraine、Migraine With Aura、Migraine Without Aura、Chronic Migraine。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06409845
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06409845
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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:偏头痛、有先兆偏头痛、无先兆偏头痛、慢性偏头痛。Eptinezumab属于针对降钙素基因相关肽(CGRP)的单克隆抗体(mAbs)。它实际上是唯一经静脉给药的mAb,目前有100mg或300mg剂量,每季度静脉输注一次。其适应症为发作性和慢性偏头痛的预防。既往的随机、安慰剂对照临床试验已证明其在发作性和慢性偏头痛患者预防性治疗中的有效性。此外,一项既往研究还支持证据表明,与安慰剂相比,在偏头痛急性发作期间输注eptinezumab 100mg后,头痛疼痛消失和最令人困扰症状缓解更快。随机对照试验还证明了其良好的耐受性特征。最常报告的不良事件主要是上呼吸道感染、疲劳和超敏反应。在这项前瞻性多中心研究中,研究者旨在评估eptinezumab作为预防性偏头痛治疗在真实世界环境中的有效性和耐受性。
符合纳入标准的受试者将被纳入并参与本研究。基线人口统计学和临床数据将在基线访视时收集。观察期将持续两年,在此期间,根据临床医生的判断,患者将接受依匹奈珠单抗100或300 mg治疗,治疗时间与意大利药品管理局的报销标准相关。数据将在基线时及每三个月收集一次,直至两年。受试者将被要求记录头痛日记,以收集每月头痛和偏头痛天数、偏头痛严重程度、相关症状及药物使用情况。问卷将每三个月收集一次。数据收集将重点关注:i)人口统计学数据,ii)偏头痛病史,iii)疼痛强度,iv)偏头痛相关症状及先兆的存在与演变,v)偏头痛相关残疾,vi)耐受性及任何治疗中出现的不良事件
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




