吸入性Molgramostim治疗囊性纤维化合并NTM感染试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项在囊性纤维化(CF)合并慢性肺部非结核分枝杆菌(NTM)感染成人受试者中开展的吸入性Molgramostim临床试验

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clinicaltrials
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医学影像Mycobacterium Infections, NontuberculousCystic Fibrosis (CF)
Trial of Inhaled Molgramostim in Cystic Fibrosis Subjects With Nontuberculous Mycobacterial Infection

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

吸入性Molgramostim治疗囊性纤维化合并NTM感染试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项在囊性纤维化(CF)合并慢性肺部非结核分枝杆菌(NTM)感染成人受试者中开展的吸入性Molgramostim临床试验。源站描述涵盖筛选期安排、入组条件及慢性NTM感染的定义,包括筛选前2年内至少3次同种MAC或MABSC阳性培养、筛选前6个月内至少1次阳性、过去2年NTM培养阳性率不低于50%等标准。数据可用于了解该试验的受试者筛选与入组要求,支持呼吸系统疾病相关研究参考(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、囊性纤维化(CF)。筛选期将在基线访视前最多10周开始,用于收集痰样本,但包括安全性实验室检查在内的其余评估将在基线前6周内完成,以确定资格。有CF病史和慢性肺部NTM感染的成年参与者将被考虑入组。慢性肺部NTM感染的定义为:在筛选前2年内,至少3次同一菌种/亚种的鸟分枝杆菌(MAC)或脓肿分枝杆菌复合群(MABSC)NTM培养(痰或支气管肺泡灌洗液(BAL))阳性,其中至少1次在筛选前6个月内阳性,且过去2年NTM培养阳性率至少为50%。参与者还必须提供阳性痰培养

【主题与分类】

主题标签:Mycobacterium Infections, Nontuberculous、Cystic Fibrosis (CF)。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03597347

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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

条件:非结核分枝杆菌感染、囊性纤维化(CF)。筛选期将在基线访视前最多10周开始,以收集痰样本,但包括安全性实验室检查在内的其余评估将在基线前6周内完成,以确定合格性。有CF病史且患有慢性肺部NTM感染的成年参与者将被考虑入组。慢性肺部NTM感染的定义为:在筛选前2年内,至少有3次阳性NTM培养(痰或支气管肺泡灌洗液(BAL))为同一菌种/亚种的鸟分枝杆菌(MAC)或脓肿分枝杆菌复合群(MABSC),其中至少1次阳性在筛选前过去6个月内,且过去2年内NTM培养阳性率至少为50%。参与者还必须在筛选期内提供由中心实验室获得的同一菌种/亚种的阳性痰培养结果,方符合入组资格。

将招募三组参与者:* 第1组:患有慢性肺部MAC或MABSC感染的参与者,其目前正在接受基于NTM指南的多药抗分枝杆菌治疗方案,且该方案在基线访视前已持续至少9个月,但在此期间未能持续实现NTM痰培养转阴。* 第2组:患有慢性肺部MAC或MABSC感染的参与者,其痰培养仍为阳性,但因缺乏应答或不耐受,已在筛查前至少28天停止基于NTM指南的多药抗分枝杆菌治疗方案。* 第3组:患有慢性肺部MAC或MABSC感染的参与者,其因不符合美国胸科学会/美国感染病学会(ATS/IDSA)NTM肺病标准(即缺乏影像学表现及超出囊性纤维化(CF)基础疾病预期范围的临床症状),故不符合基于NTM指南的多药抗分枝杆菌治疗建议。所有参与者将接受筛查、基线、第1周、

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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