Rimegepant 作为偏头痛预防治疗的有效性与耐受性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Rimegepant 作为偏头痛预防治疗的有效性与耐受性研究。Rimegepant 属于 gepants 家族,是 CGRP 受体拮抗剂类小分子,现有 75 mg 单剂量口崩片剂型,兼具伴或不伴先兆偏头痛的急性治疗与预防治疗双重适应症

University of FlorenceUniversity of Florence
clinicaltrials
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基因组预测MigraineMigraine With AuraMigraine Without Aura
RimegepAnt effectIvenesS and tolErability as Migraine Preventive Treatment

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

Rimegepant 作为偏头痛预防治疗的有效性与耐受性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Rimegepant 作为偏头痛预防治疗的有效性与耐受性研究。Rimegepant 属于 gepants 家族,是 CGRP 受体拮抗剂类小分子,现有 75 mg 单剂量口崩片剂型,兼具伴或不伴先兆偏头痛的急性治疗与预防治疗双重适应症。此前随机、安慰剂对照的 2/3 期试验已显示其对发作性和慢性偏头痛患者的预防有效性与耐受性,常见不良事件包括恶心、鼻咽炎、上呼吸道感染和尿路感染。本前瞻性多中心研究旨在进一步评估其有效性,可用于偏头痛预防治疗相关的疗效与安全性分析(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、伴先兆偏头痛、无先兆偏头痛。Rimegepant 属于 gepants 家族,是靶向降钙素基因相关肽(CGRP)受体的拮抗剂类小分子。它是一种新一代 gepant,目前以 75 mg 单剂量口崩片形式提供。它具有双重适应症,既可用于伴先兆和无先兆偏头痛的急性治疗,也可用于偏头痛的预防治疗。此前一项随机、安慰剂对照的 2/3 期试验已证明其在发作性和慢性偏头痛患者预防治疗中的有效性和耐受性。既往研究也显示了良好的耐受性特征。最常报告的不良事件为恶心、鼻咽炎、上呼吸道感染和尿路感染。在这项前瞻性多中心研究中,研究者旨在评估 rimegepant 的有效性

【主题与分类】

主题标签:Migraine、Migraine With Aura、Migraine Without Aura。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06409832

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    • 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:偏头痛、有先兆偏头痛、无先兆偏头痛。Rimegepant属于gepants家族,是小分子降钙素基因相关肽(CGRP)受体拮抗剂。它是一种新一代gepant,目前以口服崩解片形式提供,单次剂量为75毫克。它具有双重适应症,既可用于有先兆和无先兆偏头痛的急性治疗,也可用于偏头痛的预防性治疗。先前的一项随机、安慰剂对照的2/3期试验证明了其在发作性和慢性偏头痛患者预防性治疗中的有效性和耐受性。先前的研究也显示了良好的耐受性特征。最常报告的不良事件为恶心、鼻咽炎、上呼吸道感染和尿路感染。在这项前瞻性多中心研究中,研究者旨在评估rimegepant在真实世界环境中作为偏头痛预防性治疗的有效性和耐受性。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,在此期间患者将每隔一天口服一次瑞美吉泮75毫克口崩片,用药时间与最终报销标准获批相关。数据将在基线时以及两年内每三个月收集一次。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、相关症状及药物消耗情况。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)耐受性及最终的治疗中出现的不良事件,vii)治疗持续性,viii)与残疾、异常性疼痛、生活质量、发作间期负担及正在进行的治疗有效性相关的问卷

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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