Upadacitinib联合外用糖皮质激素治疗中重度特应性皮炎的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项评估 Upadacitinib 联合外用糖皮质激素治疗青少年及成人中重度特应性皮炎的临床研究

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浏览 17
其他分类Atopic Dermatitis
A Study to Evaluate Upadacitinib in Combination With Topical Corticosteroids in Adolescent and Adult Participants 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

Upadacitinib联合外用糖皮质激素治疗中重度特应性皮炎的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项评估 Upadacitinib 联合外用糖皮质激素治疗青少年及成人中重度特应性皮炎的临床研究。研究包含 35 天筛选期、16 周双盲期、至第 260 周的双盲延展期、第 260 周至第 524 周的双盲长期延展期及 30 天随访。受试者按 1:1:1 随机接受 Upadacitinib 15 mg、30 mg 或安慰剂每日一次,联合外用糖皮质激素。主研究入组 810 人后,青少年子研究继续入组至总体 180 名青少年。可用于特应性皮炎治疗与临床试验相关分析(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。本研究包括 35 天筛选期、16 周双盲期、至第 260 周的双盲延展期、第 260 周后至第 524 周的双盲长期延展(LTE)期,以及 30 天随访访视。符合主研究入组标准的受试者将按 1:1:1 比例随机分配,接受 upadacitinib 15 mg、upadacitinib 30 mg 或安慰剂每日一次,联合外用糖皮质激素。主研究入组 810 名受试者完成后,一项补充研究将继续入组青少年受试者(青少年子研究),直至整个研究(主研究 + 青少年子研究)共入组 180 名青少年受试者。来自 M16-045 或 M18-891 的大约 1000 名受试者以及来自 M16-047 的大约 500 名受试者将有机会入组 th

【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/NCT03568318

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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。本研究包括35天筛选期、16周双盲期、至第260周的双盲延展期、第260周至第524周的双盲长期延展(LTE)期,以及30天随访访视。符合主研究入选标准的受试者将按1:1:1比例随机分配,每日一次接受upadacitinib 15 mg、upadacitinib 30 mg或安慰剂,并联合外用糖皮质激素治疗。主研究入组810例受试者完成后,一项补充研究将继续入组青少年受试者(青少年子研究),直至整个研究(主研究+青少年子研究)共入组180例青少年受试者。来自M16-045或M18-891的大约1000例受试者以及来自M16-047的大约500例受试者,在其各自研究达到第260周后,将有机会进入双盲长期延展(LTE)期(第260周至第524周)。

主研究的随机化将按基线疾病严重程度(经验证的特应性皮炎研究者整体评估量表[vIGA-AD]评分:中度[3]对重度[4])、地理区域(美国/波多黎各/加拿大、日本、中国及其他)以及年龄(青少年[12至17岁]对成人[18至75岁])进行分层。青少年子研究的独立随机化将按基线疾病严重程度(中度[vIGA-AD 3]对重度[vIGA-AD 4])和地理区域(美国/波多黎各/加拿大及其他)进行分层。在主研究和青少年子研究的第16周,安慰剂组受试者将按1:1比例重新随机分配,在盲法延展期接受每日口服upadacitinib 30 mg或upadacitinib 15 mg,而最初随机分配至upadacitinib的受试者将在延展期以相同剂量继续接受upadacitinib。对于主研究,重新随机化将按湿疹面积及严重程度指数

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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