Abatacept 治疗多发性肌炎和皮肌炎

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 Abatacept 治疗多发性肌炎与皮肌炎的 IIb 期随机延迟治疗试验

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clinicaltrials
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医学影像预测PolymyositisDermatomyositis
Abatacept Treatment in Polymyositis and Dermatomyositis

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

Abatacept 治疗多发性肌炎和皮肌炎

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 Abatacept 治疗多发性肌炎与皮肌炎的 IIb 期随机延迟治疗试验。研究将患者随机分为从第 0 周开始用药的活跃治疗组和 3 个月后开始用药的延迟治疗组,不设安慰剂,但疗效评估者设盲。研究在瑞典、英国和捷克三个中心开展,纳入 18 至 80 岁、经糖皮质激素联合至少一种其他免疫抑制剂治疗后仍处于活动期的患者。数据可用于评估该治疗方案的有效性与安全性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:多发性肌炎、皮肌炎。这是一项采用随机延迟治疗设计的 IIb 期初步研究。一半患者将被随机分配至从第 0 周开始接受 abatacept 治疗(活跃治疗组),另一半将在 3 个月后开始活跃治疗(延迟开始治疗组)。这项开放标签研究不会包含安慰剂,但疗效结局评估者将对治疗分组设盲。研究将在三个中心进行(瑞典斯德哥尔摩 Karolinska University Hospital;英国伦敦 King's College Hospital National Health Service (NHS);捷克共和国布拉格 Institute of Rheumatology Prague)。患者年龄须在 18 至 80 岁之间,且在接受糖皮质激素(≥0.5 mg/kg/天,持续≥1 个月)联合至少一种其他免疫抑制药物甲氨蝶呤(最低

【主题与分类】

主题标签:Polymyositis、Dermatomyositis。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01315938

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    • 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

疾病:多发性肌炎、皮肌炎。这是一项IIb期初步研究,采用随机延迟治疗设计。一半患者将从第0周开始随机接受阿巴西普治疗(活动治疗组),另一半则在3个月后开始活动治疗(延迟治疗组)。该开放标签研究不包含安慰剂,但疗效结果评估者将对治疗分组设盲。研究将在三个中心进行(瑞典斯德哥尔摩卡罗林斯卡大学医院;英国伦敦国王学院医院国家卫生服务体系(NHS);捷克共和国布拉格风湿病研究所)。患者年龄在18至80岁之间,且在接受糖皮质激素(≥0.5毫克/公斤/天,持续≥1个月)联合至少一种其他免疫抑制药物,甲氨蝶呤(最小剂量15毫克/周)或硫唑嘌呤(最小剂量100毫克/天)治疗至少3个月后,必须处于活动性疾病状态。允许同时使用甲氨蝶呤或硫唑嘌呤,且在纳入研究前至少1个月内剂量稳定。

活动性疾病定义为持续性或加重的肌无力(双侧徒手肌力测试(MMT)-8 <150)或通过肌炎功能指数(FI-2)测得的低耐力,即低于上限值的20%,15 并伴有至少一项其他活动性疾病体征:血清肌酶水平升高(高于正常上限)、近期肌肉活检(<1个月)或磁共振成像(MRI)显示与炎症一致的炎症表现,或活动性肌外疾病。主要终点将是应答者数量,根据国际肌炎评估和临床研究组(IMACS)的初步改善定义(DOI)确定,16 在阿巴西普治疗6个月后。IMACS DOI定义为六项核心指标中任意三项相对改善≥20%,且恶化≥25%的核心指标不超过两项,且不能是MMT。次要目标将包括

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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