评价CMS-D001治疗中重度特应性皮炎成人患者的疗效与安全性的多中心、随机、双盲、安慰剂对照Ⅱ期临床研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为中重度特应性皮炎,属于皮肤疾病/其他分类。源站描述显示,这是一项多中心、随机、双盲、安慰剂对照的Ⅱ期临床研究,计划入组约160名中重度特应性皮炎成人患者,按1:1:1:1随机分配至四组,依据基线IGA评分(3或4)分层

Dermavon Holdings LimitedDermavon Holdings Limited
clinicaltrials
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其他分类Moderate to Severe Atopic Dermatitis
A Multicenter, Randomized, Double-Blind, Placebo-Controlled, Phase Ⅱ Clinical Study to Evaluate the Efficacy and Safety of CMS-D001 in Adult Patients With Moderate to Severe Atopic Dermatitis

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

评价CMS-D001治疗中重度特应性皮炎成人患者的疗效与安全性的多中心、随机、双盲、安慰剂对照Ⅱ期临床研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为中重度特应性皮炎,属于皮肤疾病/其他分类。源站描述显示,这是一项多中心、随机、双盲、安慰剂对照的Ⅱ期临床研究,计划入组约160名中重度特应性皮炎成人患者,按1:1:1:1随机分配至四组,依据基线IGA评分(3或4)分层。各组分别接受CMS-D001 50 mg、100 mg、200 mg或安慰剂,每日一次,连续12周。研究分筛选期、治疗期和安全随访期。数据可用于评估该药物疗效与安全性相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:中重度特应性皮炎。计划入组约160名中重度特应性皮炎受试者,并按1:1:1:1比例随机分配至四组。随机化时将根据受试者基线IGA评分(3或4)进行分层。每位受试者将连续12周每日一次(QD)接受研究治疗。各组剂量和频率如下:试验组1:CMS-D001 50 mg,QD;试验组2:CMS-D001 100 mg,QD;试验组3:CMS-D001 200 mg,QD;对照组:安慰剂,QD。研究分为三个阶段:筛选期(最长4周)、治疗期(12周)和安全性随访期(末次给药后4周)。研究期间,所有受试者必须遵守研究访视计划,接受疗效和安全性评估。他们将

【主题与分类】

主题标签:Moderate to Severe Atopic Dermatitis。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07465120

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    • OpenDataLab: 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。

数据说明

条件:中度至重度特应性皮炎。计划入组约160名中度至重度特应性皮炎受试者,并按1:1:1:1的比例随机分配至四组。随机化时将根据受试者基线IGA评分(3或4分)进行分层。每位受试者将连续12周每日一次(QD)接受研究治疗。各组剂量及频率如下:试验组1:CMS-D001 50 mg,QD;试验组2:CMS-D001 100 mg,QD;试验组3:CMS-D001 200 mg,QD;对照组:安慰剂,QD。本研究分为三个阶段:筛选期(最长4周)、治疗期(12周)和安全性随访期(末次给药后4周)。研究期间,所有受试者必须遵守研究访视计划,接受疗效和安全性评估。还需完成血样采集,用于药代动力学(PK)和药效学(PD)评价,并收集不良事件(AE)及合并用药相关信息。

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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