吸入用脂质体阿米卡星(LAI)治疗非结核分枝杆菌研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,记录一项吸入用脂质体阿米卡星(LAI)治疗难治性非结核分枝杆菌(NTM)肺部感染的二期随机双盲研究

Insmed IncorporatedInsmed Incorporated
clinicaltrials
浏览 3
其他分类Mycobacterium Infections, Nontuberculous
Liposomal Amikacin for Inhalation (LAI) for Nontuberculous Mycobacteria

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

吸入用脂质体阿米卡星(LAI)治疗非结核分枝杆菌研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,记录一项吸入用脂质体阿米卡星(LAI)治疗难治性非结核分枝杆菌(NTM)肺部感染的二期随机双盲研究。受试者在稳定多药方案基础上每日一次接受 LAI 590 mg 或安慰剂 84 天,随后可进入开放标签阶段继续用药 84 天,并完成 28 天安全性随访及长期随访。数据覆盖疗效、安全性与耐受性评估,可用于 NTM 肺病治疗研究及呼吸系统疾病相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:非结核分枝杆菌感染。这是一项二期、随机、双盲研究,评估每日一次(QD)给予 LAI 590 mg 与安慰剂相比,在稳定多药方案治疗下难治性 NTM 肺部感染受试者中用药 84 天的疗效、安全性和耐受性。在随机双盲阶段结束时,同意继续参加开放标签阶段的受试者接受 LAI 590 mg QD 额外 84 天。所有受试者须在治疗结束访视(第 168 天)后完成 28 天安全性随访。完成本研究的受试者经知情同意进入长期随访阶段,并被要求在研究末次给药后 12 个月和 24 个月返回研究 site(根据方案修正案 #3,不再要求 24 个月随访访视)(访视窗口 ± 2 个月)。

【主题与分类】

主题标签:Mycobacterium Infections, Nontuberculous。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01315236

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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

条件:非结核分枝杆菌感染。这是一项2期、随机、双盲研究,旨在评估LAI 590 mg每日一次(QD)给药与安慰剂相比,在稳定多药方案治疗下仍难治的NTM肺部感染受试者中为期84天的疗效、安全性和耐受性。在随机双盲阶段结束时,同意继续参加开放标签阶段的受试者接受LAI 590 mg QD治疗额外84天。所有受试者均须在治疗结束访视(第168天)后完成28天的安全性随访。完成本研究的受试者经知情同意后进入长期随访阶段,并被要求在研究药物末次给药后(完成随机双盲阶段或开放标签阶段后)第12个月和第24个月(根据方案修正案#3,不再要求进行24个月随访访视)返回研究 site(访视窗口±2个月)。

受试者在进入研究时根据是否存在囊性纤维化(CF)以及基线时以鸟分枝杆菌复合群还是脓肿分枝杆菌作为主要NTM菌株进行分层,并在双盲阶段以1:1比例区组随机分配接受LAI或安慰剂。完成主研究的受试者以及完成84天开放标签阶段的受试者,经知情同意后纳入LAI上市后安全性随访评估,并被要求在研究药物末次给药后12个月(访视窗口±2个月)返回研究 site(无论是在完成随机双盲阶段还是开放标签阶段之后)。筛选期要求采集3份晨痰标本(自然咳痰或诱导痰)用于分枝杆菌学检查。在筛选后的每个痰液时间点,至少采集2份、最好3份痰标本。第1天(基线)时,受试者在研究 site 接受给药前和给药后评估。受试者在第2天短暂返回研究 site 采集血清样本以测定

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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