评估佐剂与非佐剂H2N3流感疫苗在成人中免疫原性、安全性和耐受性的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项评估MF59佐剂与非佐剂H2N3流感疫苗的Phase 1随机、观察者盲法、剂量探索临床研究

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clinicaltrials
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文本分类Influenza, HumanInfectionsRespiratory Tract InfectionsVirus DiseasesInfection Viral疫苗编码
Study to Evaluate Immunogenicity, Safety and Tolerability of Adjuvanted and Non-Adjuvanted H2N3 Influenza Vaccines in Adults

基本信息

模态
文本
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

评估佐剂与非佐剂H2N3流感疫苗在成人中免疫原性、安全性和耐受性的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项评估MF59佐剂与非佐剂H2N3流感疫苗的Phase 1随机、观察者盲法、剂量探索临床研究。约600名健康成人按年龄分层随机分入6个治疗组,每组100人,分别于第1天和第22天接种疫苗,随访约12个月。主要免疫原性分析基于第1、8、22、29、43天血清学数据,主要安全性分析基于每次接种后10天内征集性局部和全身不良事件及非征集性不良事件。数据可用于流感疫苗免疫原性与安全性研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:人流感、感染、呼吸道感染、病毒性疾病、病毒感染。这项Phase 1随机、观察者盲法、剂量探索临床研究正在评估6种不同配方的MF59佐剂和非佐剂H2N3流感疫苗。约600名健康成人受试者将被随机分配到6个可能的治疗组之一,每组100名受试者,按年龄组(1968年后或之前出生)分层。每位受试者将在第1天和第22天接受一次流感疫苗注射。受试者将在第二次疫苗注射后随访约12个月。主要免疫原性分析基于第1天、第8天、第22天、第29天和第43天的血清学数据。主要安全性分析基于每次接种后10天内报告的征集性局部和全身不良事件(AEs)、报告的非征集性AEs

【主题与分类】

主题标签:Influenza, Human、Infections、Respiratory Tract Infections、Virus Diseases、Infection Viral。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05875961

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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:人流感、感染、呼吸道感染、病毒性疾病、病毒感染。本项1期、随机、观察者盲法、剂量探索临床研究正在评估6种不同的MF59佐剂型和非佐剂型H2N3流感疫苗制剂。约600名健康成人受试者将按年龄组(1968年后或1968年前出生)分层,随机分配至6个可能的治疗组之一,每组100名受试者。每名受试者将在第1天和第22天接受一次流感疫苗注射。受试者将在第二次疫苗注射后接受约12个月的随访。主要免疫原性分析基于第1天、第8天、第22天、第29天和第43天的血清学数据。主要安全性分析基于每次接种后10天内报告的可征集局部和全身不良事件(AE)、每次接种后3周内报告的非征集AE,以及在整个研究期间报告的严重不良事件(SAE)、需就医的不良事件(MAAE)、导致退出研究的不良事件和特别关注的不良事件(AESI)。

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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