Ritlecitinib治疗6至12岁重度斑秃儿童研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,记录了一项评估Ritlecitinib在6至12岁重度斑秃儿童中疗效与安全性的临床研究

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其他Severe Alopecia Areata
A Study to Learn About Medicine Called Ritlecitinib in Children Aged Between 6 to 12 Years With Severe Alopecia Areata

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

Ritlecitinib治疗6至12岁重度斑秃儿童研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,记录了一项评估Ritlecitinib在6至12岁重度斑秃儿童中疗效与安全性的临床研究。研究设3个治疗组,包括两个Ritlecitinib剂量组和一个安慰剂组,主要目标是评估药物促进头皮毛发再生的效果,次要目标涵盖安全性、耐受性、可接受性、适口性及患者中心结局。参与者接受24周研究药物治疗,至少纳入225名参与者。数据可用于了解儿童重度斑秃的临床试验设计、治疗分组与评估指标(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:重度斑秃。研究B7981027旨在评估ritlecitinib在6至<12岁重度斑秃儿科参与者中的疗效和安全性。本研究的主要目标是比较ritlecitinib与安慰剂在重度斑秃儿科参与者中促进丢失头皮毛发再生的疗效。次要目标是评估ritlecitinib的安全性、耐受性、可接受性和适口性,并评估ritlecitinib对患者中心结局的影响。本研究将设3个治疗组,包括2个ritlecitinib剂量水平(较高和较低剂量)和1个安慰剂组。参与者在获得知情同意/赞同(如适用)后,将在筛选访视时接受研究资格评估。参与者将接受为期24周的研究药物治疗。至少225名参与者将

【主题与分类】

主题标签:Severe Alopecia Areata。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07029711

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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:重度斑秃。研究B7981027旨在评估ritlecitinib在6至<12岁重度AA儿科受试者中的疗效和安全性。本研究的主要目的是评估ritlecitinib与安慰剂相比在重度AA儿科受试者中促进脱失头皮毛发再生的疗效。次要目的是评估ritlecitinib的安全性、耐受性、可接受性和适口性,并评估ritlecitinib对以患者为中心结局的影响。本研究将设3个治疗组,包括2个ritlecitinib剂量水平(较高剂量和较低剂量)和1个安慰剂组。在获得知情同意/赞同(如适用)后,受试者将在筛选访视时接受研究资格评估。受试者将接受为期24周的研究药物。本研究将至少入组225名受试者。至少30%的总研究人群将从欧洲招募。疗效评估包括斑秃严重程度工具(SALT)、眉毛和睫毛评估。

患者报告结局指标包括患者总体变化印象(PGI-C)、斑秃患者优先结局指标(AAPPO)、患者报告结局测量信息系统(PROMIS)家长代理版-焦虑简表8a和抑郁症状简表6a、执行功能行为评定量表®第二版(BRIEF®2)以及改良儿童皮肤病生活质量指数(CDLQI),将在整个研究过程中进行评估。ritlecitinib的药代动力学将通过稀疏采样进行评估。将进行安全性监测,以识别和监测ritlecitinib的已知和潜在风险。完成本研究24周治疗期的参与者,若符合入选标准,可选择进入长期扩展(LTE)研究B7981028。完成本研究24周治疗期但不符合LTE研究资格的参与者将接受为期4周的

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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