ME-015(Suplatast Tosilate)治疗特发性肺纤维化相关咳嗽的有效性与安全性(COSMIC-IPF)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,对应一项关于 ME-015(Suplatast Tosilate)治疗特发性肺纤维化相关咳嗽的有效性与安全性临床试验

基本信息
资源简介
ME-015(Suplatast Tosilate)治疗特发性肺纤维化相关咳嗽的有效性与安全性(COSMIC-IPF)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,对应一项关于 ME-015(Suplatast Tosilate)治疗特发性肺纤维化相关咳嗽的有效性与安全性临床试验。试验采用四盲、交叉、安慰剂对照设计,将稳定期 IPF 伴咳嗽患者按 1:1 随机分配至两种治疗序列:先活性治疗再安慰剂,或先安慰剂再活性治疗。每段 14 天活性或安慰剂治疗期前设有洗脱期,治疗序列后为 7 天无药物观察随访期。所有受试者均接受 IPF 标准抗纤维化治疗,随机化前设有单盲安慰剂导入期。数据可用于评估该药物对 IPF 咳嗽的疗效与安全性(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:特发性肺纤维化、咳嗽、IPF、纤维化性肺病、慢性咳嗽、咳嗽。这项四盲、交叉、安慰剂对照临床试验将稳定的特发性肺纤维化(IPF)伴 IPF 相关咳嗽(IPF 咳嗽)患者按 1:1 随机分配至两种治疗序列之一:先活性治疗再安慰剂,或先安慰剂再活性治疗。每段 14 天的活性/安慰剂治疗期前均设有洗脱期。治疗序列之后为 7 天无药物的观察性随访期。试验中所有受试者均接受 IPF 的标准抗纤维化治疗。随机化前设有单盲安慰剂导入期,以建立稳定基线并调整研究入组时预期的安慰剂效应。治疗分配对患者、研究者、中心设盲
【主题与分类】
主题标签:Idiopathic Pulmonary Fibrosis、Cough、IPF、Fibrotic Lung Disease、Chronic Cough、Coughing。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05983471
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05983471
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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:特发性肺纤维化、咳嗽、IPF、纤维化性肺病、慢性咳嗽、咳嗽。这项四盲、交叉、安慰剂对照临床试验将以1:1的比例将稳定期特发性肺纤维化(IPF)且伴有与IPF相关的咳嗽(IPF咳嗽)的患者随机分配至两种治疗序列之一:先活性治疗后安慰剂,或先安慰剂后活性治疗。每个为期14天的活性/安慰剂治疗阶段之前均设有洗脱期。治疗序列之后设有一个为期7天、不使用药物的观察性随访期。试验中的所有受试者均接受IPF的标准抗纤维化治疗。随机化前设有一个单盲安慰剂导入期,以建立稳定的基线并校正研究入组时预期的安慰剂效应。治疗分配对患者、研究者、研究中心工作人员、数据分析人员和申办方均设盲。活性治疗为ME-015(甲磺司特)200 mg,每日三次(t.i.d.),以口服胶囊给药。安慰剂治疗由不含活性成分的相同胶囊组成。
主要疗效终点是通过VitaloJak设备在24小时内客观测量的对清醒期咳嗽频率的影响。VitaloJak记录采用盲法、独立、集中审阅和验证流程进行分析。该研究是一项在印度开展的单国、多中心临床试验,申办方为Melius Pharma AB。由英国关键意见领袖对HRCT图像进行外部集中裁定,确保基于指南的IPF诊断。治疗需遵循国际指南推荐的IPF标准治疗,所有印度研究中心的选择均旨在反映与欧洲和美国实践相似的标准治疗。试验仅纳入具备读写能力的患者,所有面向患者的材料均以英语及所有常见当地语言提供。
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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