口服乌帕替尼与皮下注射度普利尤单抗治疗2至12岁以下中重度特应性皮炎儿童的不良事件及疾病活动变化研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为特应性皮炎(Atopic Dermatitis),收录一项在 2 岁至不足 12 岁中重度特应性皮炎儿童中比较口服 Upadacitinib 与皮下注射 Dupilumab 的临床研究

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表格预测Atopic Dermatitis
A Study to Assess Adverse Events and Change in Disease Activity Comparing Oral Upadacitinib to Subcutaneous Dupilumab in Children From 2 to Less Than 12 Years of Age With Moderate to Severe Atopic Dermatitis

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

口服乌帕替尼与皮下注射度普利尤单抗治疗2至12岁以下中重度特应性皮炎儿童的不良事件及疾病活动变化研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为特应性皮炎(Atopic Dermatitis),收录一项在 2 岁至不足 12 岁中重度特应性皮炎儿童中比较口服 Upadacitinib 与皮下注射 Dupilumab 的临床研究。研究评估不良事件与疾病活动变化,受试者按疾病严重程度、年龄及既往治疗反应分层,随机队列中约五分之一机会接受 Dupilumab。数据可用于儿童特应性皮炎系统治疗的安全性监测与疗效比较研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:特应性皮炎。特应性皮炎(AD)是一种因皮肤炎症而可能导致皮疹和瘙痒的皮肤疾病。对于需要全身抗炎治疗的试验参与者,仅外用涂抹于皮肤的治疗可能不足以控制 AD。本研究在适合接受全身治疗的中重度 AD 儿童参与者中比较 upadacitinib 与 dupilumab。将评估不良事件和疾病活动变化。Upadacitinib 是一种获批用于治疗 12 岁及以上 AD 患者的药物。参与者将接受 upadacitinib(每日给药)或 dupilumab(按标签指示剂量每 2 或 4 周给药)。参与者将根据疾病严重程度、年龄和既往治疗反应进行分层。在随机队列中,参与者有 1/5 的机会接受 dupilumab。约

【主题与分类】

主题标签:Atopic Dermatitis。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06461897

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:特应性皮炎。特应性皮炎(AD)是一种因皮肤炎症而可能导致皮疹和瘙痒的皮肤疾病。对于需要系统性抗炎治疗的试验参与者,仅靠局部外用治疗可能不足以控制AD。本研究在适合接受系统性治疗的中重度AD儿童参与者中,比较upadacitinib与dupilumab。将评估不良事件和疾病活动度变化。Upadacitinib是一种已获批用于治疗12岁及以上AD患者的药物。参与者将接受upadacitinib(每日给药)或dupilumab(按标签指示剂量每2周或4周给药)。参与者将根据疾病严重程度、年龄和对既往治疗的反应进行分层。在随机队列中,参与者接受dupilumab的机会为五分之一。本研究将在全球约150个研究中心入组约675名年龄为2岁至不足12岁的参与者。拟入组的研究人群(根据参与者年龄或既往治疗定义)取决于当地监管要求和/或协议。

参与者将接受upadacitinib口服片剂每日一次(或口服溶液每日两次)治疗160周,或按标签使用dupilumab治疗52周,并在最后一剂upadacitinib后随访30天,在最后一剂dupilumab后至少随访12周。与标准治疗相比,本试验中参与者的治疗负担可能更高。参与者将在研究期间定期前往医院或诊所进行访视。治疗效果将通过临床评估、血液检查、副作用监测和填写问卷来检查。

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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