Enpatoran 治疗伴或不伴系统性疾病的狼疮皮肤表现长期扩展（LTE）研究 [Elowen-LTE]
该数据集来自 clinicaltrials.gov，收录 Enpatoran 治疗伴或不伴系统性疾病的狼疮皮肤表现的长期扩展（LTE）研究，即 Elowen-LTE
![A Long-Term Extension (LTE) Study Of Enpatoran In Cutaneous Manifestations Of Lupus With Or Without Systemic Disease [Elowen-LTE]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/127610.jpg)
基本信息
资源简介
Enpatoran 治疗伴或不伴系统性疾病的狼疮皮肤表现长期扩展（LTE）研究 [Elowen-LTE]
该数据集来自 clinicaltrials.gov，收录 Enpatoran 治疗伴或不伴系统性疾病的狼疮皮肤表现的长期扩展（LTE）研究，即 Elowen-LTE。研究对象为已完成 Elowen-1（NCT07332481）和 Elowen-2（NCT07355218）治疗、患有系统性红斑狼疮（SLE）或皮肤红斑狼疮（CLE）皮肤表现的参与者。研究为开放标签，评估口服 Enpatoran 的长期安全性和疗效，研究周期 120 周，治疗 108 周，干预形式为薄膜衣片。数据可用于狼疮皮肤表现的长期治疗安全性、疗效及相关临床结局分析（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：系统性红斑狼疮（SLE）、皮肤红斑狼疮（CLE）。本研究的目的是评估口服 enpatoran 在已完成 Elowen-1（MS504908_0001）（NCT07332481）和 Elowen-2（MS504908_0008）（NCT07355218）研究治疗、具有红斑狼疮皮肤表现的参与者中的长期安全性和疗效，并为参与者提供在这项开放标签研究中接受 enpatoran 活性治疗最长 108 周的机会。研究详情包括：研究持续时间：120 周。治疗持续时间：108 周。访视频率：每 4 周一次（从第 4 周到第 24 周），每 12 周一次（从第 36 周到第 120 周）。研究干预：Enpatoran。干预形式：薄膜衣片。
【主题与分类】
主题标签：Systemic Lupus Erythematosus (SLE)、Cutaneous Lupus Erythematosus (CLE)。本站分类：皮肤与结缔组织疾病/皮肤狼疮。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07840287
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07840287
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病：系统性红斑狼疮（SLE）、皮肤型红斑狼疮（CLE）。本研究旨在评估口服enpatoran在已完成Elowen-1（MS504908_0001）（NCT07332481）和Elowen-2（MS504908_0008）（NCT07355218）研究治疗、且伴有红斑狼疮皮肤表现的受试者中的长期安全性和有效性，并为本开放标签研究中的受试者提供接受enpatoran活性治疗最长108周的机会。研究详情包括：研究持续时间：120周。治疗持续时间：108周。访视频率：每4周一次（从第4周至第24周），每12周一次（从第36周至第120周）。研究干预：Enpatoran。干预剂型：薄膜衣片。
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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