低剂量白蛋白联合米多君与单用米多君治疗失代偿期肝硬化复发性腹水结局评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为失代偿期肝硬化伴复发性腹水患者的治疗结局评估,比较低剂量白蛋白联合米多君与单用米多君的疗效

Institute of Liver and Biliary Sciences, IndiaInstitute of Liver and Biliary Sciences, India
clinicaltrials
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蛋白质预测Decompensated Cirrhosis
Evaluation of Low-dose Albumin and Midodrine Versus Midodrine Alone in Outcome of Recurrent Ascites in Patients With Decompensated Cirrhosis.

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

低剂量白蛋白联合米多君与单用米多君治疗失代偿期肝硬化复发性腹水结局评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为失代偿期肝硬化伴复发性腹水患者的治疗结局评估,比较低剂量白蛋白联合米多君与单用米多君的疗效。研究为多中心开放标签随机对照试验,计划每组入组 50 例,干预包括每周 20 克白蛋白联合米多君(5mg 每日三次,每 3 天递增至 15mg 每日三次,目标 MAP 大于 75 且小于 90 毫米汞柱)与单用米多君滴定方案。数据可用于分析不同治疗方案对患者生存率及腹水复发结局的预测价值(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:失代偿期肝硬化。 研究人群:在 Institute of Liver and Biliary Sciences 肝病科住院或门诊就诊的连续失代偿期肝硬化伴复发性腹水患者,符合纳入标准并提供知情同意。 研究设计:多中心开放标签随机对照试验。 样本量:假设白蛋白联合米多君治疗的生存率为 80%,而单用米多君为 50%(即在 alpha 为 5%、把握度为 80% 时观察到 30% 的绝对差异),每组需要入组 43 例,考虑 15% 的脱落率,每组需要入组 50 例。 干预:A 组接受每周 20 克白蛋白 + 米多君(5mg 每日三次,每 3 天增加至 15mg 每日三次,目标 MAP(>75 mm 且 <90)),B 组单用米多君滴定方

【主题与分类】

主题标签:Decompensated Cirrhosis。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06245590

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    • 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:失代偿期肝硬化。* 研究人群:在肝病与胆道科学研究所肝病科住院或门诊就诊的、连续收治的伴有复发性腹水的失代偿期肝硬化患者,符合纳入标准并提供知情同意。* 研究设计:多中心开放标签随机对照试验。* 样本量:假设白蛋白联合米多君治疗的生存率为80%,而单用米多君为50%(即观察到30%的绝对差异,α为5%,把握度,β为80%),我们需要在每组入组43例;考虑15%的脱落率,我们需要在每组入组50例。* 干预:A组将接受每周20克白蛋白+米多君(5mg每日三次,每3天增加至15mg每日三次,目标MAP(>75 mmHg且<90 mmHg))治疗,B组单用米多君,并根据MAP调整剂量。白蛋白输注将在大量放腹水时提供,如果患者发生AKI、SBP,则按照国际腹水俱乐部的推荐剂量给予。

该方案将实施6个月。不良反应:对白蛋白过敏、呼吸困难加重、容量超负荷。停止规则:对白蛋白发生不良反应* 心肺功能受损* 过敏反应

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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