评估皮下注射Amlitelimab治疗12岁及以上中重度特应性皮炎有效性与安全性的研究

源站描述显示这是一项平行组、III期、多国、多中心、随机、双盲、安慰剂对照的三臂研究,用于治疗确诊为中重度特应性皮炎且局部治疗应答不足的受试者,受试者在背景局部糖皮质激素(TCS)和/或局部钙调神经磷酸酶抑制剂(TCI)基础上接受Amlitelimab皮下注射或安慰剂

SanofiSanofi
clinicaltrials
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其他分类Dermatitis Atopic
A Study to Evaluate the Efficacy and Safety of Subcutaneous Amlitelimab in Participants Aged 12 Years and Older With Moderate-to-severe Atopic Dermatitis on Background Topical Corticosteroids

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

评估皮下注射Amlitelimab治疗12岁及以上中重度特应性皮炎有效性与安全性的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为特应性皮炎(Dermatitis Atopic),属于皮肤疾病范畴。源站描述显示这是一项平行组、III期、多国、多中心、随机、双盲、安慰剂对照的三臂研究,用于治疗确诊为中重度特应性皮炎且局部治疗应答不足的受试者,受试者在背景局部糖皮质激素(TCS)和/或局部钙调神经磷酸酶抑制剂(TCI)基础上接受Amlitelimab皮下注射或安慰剂。研究目的是评估Amlitelimab溶液皮下注射对比安慰剂在中重度特应性皮炎患者中的有效性与安全性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:特应性皮炎。这是一项平行组、III期、多国、多中心、随机、双盲、安慰剂对照的三臂研究,用于治疗确诊为中重度特应性皮炎(AD)且局部治疗应答不足的受试者,受试者在背景局部糖皮质激素(TCS)和/或局部钙调神经磷酸酶抑制剂(TCI)基础上接受治疗。本研究的目的是评估Amlitelimab溶液皮下(SC)注射对比安慰剂在中重度AD且年龄在12岁及以上、在背景TCS和/或TCI基础上接受治疗的受试者中的有效性与安全性。研究详情包括:在治疗期结束时,受试者将有机会进入一项单独的研究:盲法扩展研究EFC17600(ESTUARY)。对于未进入盲法扩展研究EFC17600(ESTUARY)的受试者,研究持续

【主题与分类】

主题标签:Dermatitis Atopic。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06224348

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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

条件:特应性皮炎。这是一项平行组、3期、多国、多中心、随机、双盲、安慰剂对照、三臂研究,用于治疗被诊断为中度至重度特应性皮炎(AD)且局部治疗应答不充分、正在接受背景局部糖皮质激素(TCS)和/或局部钙调神经磷酸酶抑制剂(TCI)治疗的受试者。本研究的目的是评估在中度至重度AD且年龄12岁及以上、正在接受背景TCS和/或TCI治疗的受试者中,使用amlitelimab溶液皮下注射(SC)治疗与安慰剂相比的有效性和安全性。研究详情包括:在治疗期结束时,受试者可选择进入一项单独的研究:盲法扩展研究EFC17600(ESTUARY)。对于未进入盲法扩展研究EFC17600(ESTUARY)的受试者,研究持续时间将长达44周,包括2至4周筛选期、24周随机双盲期和16周安全性随访期。

对于进入盲法扩展研究EFC17600(ESTUARY)的参与者,研究持续时间将长达28周,包括2至4周的筛选期和24周的双盲随机治疗期。总治疗时间将长达24周。总访视次数将多达10次(对于进入盲法扩展研究EFC17600(ESTUARY)的参与者,则为9次访视)。

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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