伊曲康唑与泊沙康唑治疗慢性肺曲霉病的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为伊曲康唑与泊沙康唑治疗慢性肺曲霉病(CPA)的研究。CPA 是一种进行性真菌性肺病,具有较高的发病率和死亡率

Post Graduate Institute of Medical Education and Research, ChandigarhPost Graduate Institute of Medical Education and Research, Chandigarh
clinicaltrials
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其他Chronic Pulmonary Aspergillosis
A Study of Itraconazole and Posaconazole for Chronic Pulmonary Aspergillosis

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

伊曲康唑与泊沙康唑治疗慢性肺曲霉病的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为伊曲康唑与泊沙康唑治疗慢性肺曲霉病(CPA)的研究。CPA 是一种进行性真菌性肺病,具有较高的发病率和死亡率。印度因结核后肺病(PTLD)高发而承担着全球最重的 CPA 负担之一。尽管 CPA 日益被视为重要公共卫生问题,但抗真菌治疗优化仍存在关键缺口,尤其是唑类药物选择、药代动力学变异及长期治疗中出现的抗真菌耐药。数据可用于呼吸系统疾病与肺结核相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:慢性肺曲霉病。慢性肺曲霉病(CPA)是一种进行性真菌性肺病,具有较高的发病率和死亡率。由于结核后肺病(PTLD)高发,印度承担着全球最重的 CPA 负担之一,PTLD 是低收入和中等收入国家 CPA 的主要易感条件(Expert Rev Anti Infect Ther 2026;1-21; Mycoses 2025;68:e70060)。尽管 CPA 作为重大公共卫生问题日益得到认识,但抗真菌治疗的优化仍存在若干关键缺口,尤其是在唑类药物选择、药代动力学变异以及长期治疗期间出现的抗真菌耐药方面。口服伊曲康唑仍是 CPA 推荐的一线治疗(Expert Rev Anti Infect Ther 2026;1-21; Mycoses 2025;68:e70060; Lancet Infect Dis 2026;26:239-249

【主题与分类】

主题标签:Chronic Pulmonary Aspergillosis。本站分类:呼吸系统疾病/肺结核。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07825259

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数据说明

疾病:慢性肺曲霉病。慢性肺曲霉病(CPA)是一种进行性真菌性肺部疾病,具有较高的发病率和死亡率。由于结核后肺病(PTLD)高发——这是中低收入国家CPA的主要易感因素——印度承担着全球最沉重的CPA疾病负担之一(Expert Rev Anti Infect Ther 2026;1-21; Mycoses 2025;68:e70060)。尽管CPA作为重大公共卫生问题日益受到重视,但在抗真菌治疗优化方面仍存在若干关键缺口,尤其是在唑类药物选择、药代动力学变异以及长期治疗过程中抗真菌耐药性的出现等方面。口服伊曲康唑仍是CPA推荐的一线治疗方案(Expert Rev Anti Infect Ther 2026;1-21; Mycoses 2025;68:e70060; Lancet Infect Dis 2026;26:239-249; Curr Opin Pulm Med 2024;30:156-166; Lancet Infect Dis 2022;22:1052-1061)。我们团队此前在一项随机对照试验中表明,将伊曲康唑治疗从6个月延长至12个月可显著改善治疗结局(Lancet Infect Dis 2022;22:1052-1061)。

然而,伊曲康唑在全身药物暴露方面表现出显著的个体间差异,需要进行治疗药物监测,并且在一部分患者中可能无法达到充分的全身暴露(J Antimicrob Chemother 2014;69:1162-1176)。此外,长期唑类暴露可能促进抗真菌耐药性的发展,这是一个新兴的挑战,对长期疾病控制具有重要意义(Expert Rev Anti Infect Ther 2026;1-21)。最近,我们发现伏立康唑在治疗CPA方面并不优于伊曲康唑;此外,它与更高的不良事件发生率相关(Lancet Infect Dis 2026;26:239-249)。泊沙康唑是伊曲康唑和伏立康唑的一种有吸引力的替代选择,因其具有良好的药代动力学特征、可预测的全身暴露、改善的耐受性和强效的活性

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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