孤立性皮肤血管炎随机多中心研究

研究采用两阶段随机设计:初治阶段将患者按 1:1:1 随机分配至 colchicine、dapsone 或 azathioprine 治疗 6 个月,以第 6 个月治疗反应为终点;若因无效、复发或副作用停药,则进入第二阶段,按 1:1 随机分配至剩余两种药物之一再治疗 6 个月,同样以 6 个月治疗

University of PennsylvaniaUniversity of Pennsylvania
clinicaltrials
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其他分类Primary Cutaneous VasculitisCutaneous Polyarteritis NodosaIgA VasculitisHenoch-Schönlein Purpura
A Randomized Multicenter Study for Isolated Skin Vasculitis

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

孤立性皮肤血管炎随机多中心研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦孤立性皮肤血管炎的多中心随机研究,覆盖 Primary Cutaneous Vasculitis、Cutaneous Polyarteritis Nodosa、IgA Vasculitis 及 Henoch-Schönlein Purpura 等病种。研究采用两阶段随机设计:初治阶段将患者按 1:1:1 随机分配至 colchicine、dapsone 或 azathioprine 治疗 6 个月,以第 6 个月治疗反应为终点;若因无效、复发或副作用停药,则进入第二阶段,按 1:1 随机分配至剩余两种药物之一再治疗 6 个月,同样以 6 个月治疗反应为终点。数据可用于皮肤血管炎。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Primary Cutaneous Vasculitis、Cutaneous Polyarteritis Nodosa、IgA Vasculitis、Henoch-Schönlein Purpura。符合条件的患者将初始按 1:1:1 随机分配接受三种研究药物之一(colchicine 0.6 mg×2/日;dapsone 150 mg/日;azathioprine 2 mg/kg/日)治疗 6 个月。终点为第 6 个月的治疗反应(第一阶段)。如果患者因缺乏反应(或治疗失败)、疾病复发或副作用而必须在 6 个月研究期内或随后的随访期(至第 12 个月)内停用研究药物,他/她将再次被随机分配接受剩余两种研究药物之一(第二阶段,按 1:1 随机比例)治疗 6 个月。第二阶段的终点同样是 6 个月时的治疗反应。

【主题与分类】

主题标签:Primary Cutaneous Vasculitis、Cutaneous Polyarteritis Nodosa、IgA Vasculitis、Henoch-Schönlein Purpura。本站分类:皮肤与结缔组织疾病/血管炎。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02939573

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

疾病:原发性皮肤血管炎、皮肤结节性多动脉炎、IgA血管炎、过敏性紫癜。符合条件的患者将初始按1:1:1随机分配接受三种研究药物之一(秋水仙碱0.6 mg,每日2次;氨苯砜150 mg/日;硫唑嘌呤2 mg/kg/日),疗程6个月。终点为第6个月时的治疗反应(第1阶段)。若患者在6个月研究期内或随后的随访期(至第12个月)内因缺乏应答(或治疗失败)、疾病 flare 或副作用而不得不停用研究药物,则将再次随机分配接受剩余两种研究药物之一(第2阶段,按1:1随机比例),疗程6个月。第2阶段的终点同样为6个月时的治疗反应。

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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