新型有前景药物联合治疗肺结核研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为肺结核,属于呼吸系统疾病分类。源站描述显示这是一项针对新诊断、痰涂片阳性成人药物敏感肺结核(DS-TB)受试者的 2 期、两部分、多中心、开放标签、对照、随机临床试验,分序贯两部分进行,每部分含平行治疗组

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clinicaltrials
浏览 8
其他分类Tuberculosis, Pulmonary
Study of Combinations of Novel Promising Drugs for Pulmonary Tuberculosis

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

新型有前景药物联合治疗肺结核研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为肺结核,属于呼吸系统疾病分类。源站描述显示这是一项针对新诊断、痰涂片阳性成人药物敏感肺结核(DS-TB)受试者的 2 期、两部分、多中心、开放标签、对照、随机临床试验,分序贯两部分进行,每部分含平行治疗组。Part A 将受试者随机分配至两种 TBAJ-587 实验方案(TBA-587PaL,100 mg 或 200 mg 剂量)或活性 SOC 对照臂(HRZE),其数据用于确定 Part B 的剂量选择;Part B 将受试者随机分配至三种实验方案。该序贯设计允许在 Part A 与 Part B 之间进行中期分析,评估较低和较高 TBAJ-587 剂量的安全性与有效性,再。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肺结核。这是一项针对新诊断、痰涂片阳性成人药物敏感肺结核(DS-TB)受试者的 2 期、两部分、多中心、开放标签、对照、随机临床试验。该试验将分两个序贯部分进行,每部分包含平行治疗组。Part A:受试者将被随机分配至两种 TBAJ-587 实验方案(TBA-587PaL,100 mg 或 200mg 剂量)之一或活性 SOC 对照臂(HRZE:)。Part A 的数据将为 Part B 的剂量选择提供依据。Part B:受试者将被随机分配至三种实验方案之一。序贯设计允许在 Part A 与 Part B 之间进行中期分析(第 10.5 节),以在进入 Part B 之前评估较低和较高 TBAJ-587 剂量的安全性与有效性,Part B 将使用所选剂量。TBAJ-587 可能被类似的 diarylquinolone 化合物替代

【主题与分类】

主题标签:Tuberculosis, Pulmonary。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/NCT07773610

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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:肺结核。这是一项2期、两部分、多中心、开放标签、对照、随机临床试验,受试者为新诊断、痰涂片阳性的药物敏感性肺结核成人患者。试验将按顺序分两部分进行,每部分均包含平行治疗组。A部分:受试者将被随机分配至两种TBAJ-587实验方案之一(TBA-587PaL,100 mg或200 mg剂量)或活性标准治疗对照组(HRZE:)。A部分的数据将为B部分的剂量选择提供依据。B部分:受试者将被随机分配至三种实验方案之一。序贯设计允许在A部分和B部分之间进行中期分析(第10.5节),以评估较低和较高TBAJ-587剂量的安全性和有效性,然后再进入B部分,在B部分将使用所选剂量。如果基于中期分析——出于科学和/或安全性原因——确定TBAJ-587不应进入B部分,则TBAJ-587可被类似的二芳基喹诺酮化合物替代。若发生这种情况,将通过提交正式方案修正案来更新方案。

A部分纳入的活性对照组提供了一个内部基准,用以确认研究程序、微生物学方法和临床实施均按预期进行。因此,A部分对照组产生的数据将作为解读B部分结果的主要内部参考。所以,B部分不设对照组。此外,本研究使用的细菌学终点,包括至阳性时间(TTP)及相关的早期杀菌活性指标,在已发表文献中针对HRZE已有充分表征。这些既有的外部数据提供了稳健的背景框架,可据此解读B部分的结果,而无需额外的同期对照组。这种方法限制了参与者接受标准治疗的不必要暴露,使其不超过确立研究有效性所需的范围,同时允许高效地评

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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