Anrikefon与Nalfurafine对CKD-aP血透患者睡眠质量的影响

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项开放标签随机对照试验,研究对象为WI-NRS评分≥4的CKD相关瘙痒(CKD-aP)患者

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clinicaltrials
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蛋白质回归Pruritus ChronicKidney Diseases, ChronicRenal Insufficiency, ChronicUremia; ChronicPruritus Due to Hemodialysis
Anrikefon vs Nalfurafine for Sleep Quality in Hemodialysis Patients With CKD-aP

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

Anrikefon与Nalfurafine对CKD-aP血透患者睡眠质量的影响

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项开放标签随机对照试验,研究对象为WI-NRS评分≥4的CKD相关瘙痒(CKD-aP)患者。受试者随机接受anrikefon静脉注射(0.3 μg/kg,每周三次)或nalfurafine口崩片口服(2.5 μg/日)治疗4周。主要终点为匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)评估的睡眠质量改善差异,次要终点涵盖Skindex-10、5-D瘙痒量表、WI-NRS、KDQOL-36、PGIC、机械痛阈及血清蛋白质组分析,并监测生命体征、实验室指标与不良事件。数据可用于比较两种药物对血透合并CKD-aP患者睡眠质量及瘙痒相关结局的疗效与安全性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:慢性瘙痒、慢性肾脏病、慢性肾功能不全、尿毒症;慢性、系统性疾病所致瘙痒(障碍)、血液透析所致瘙痒。本研究采用开放标签、随机对照设计,纳入WI-NRS评分≥4的CKD相关瘙痒(CKD-aP)患者。参与者随机接受anrikefon静脉注射(0.3 μg/kg,每周三次)或nalfurafine口崩片口服(2.5 μg/日)治疗4周。主要终点为匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)评估的睡眠质量改善差异。次要终点包括Skindex-10、5-D瘙痒量表、WI-NRS、KDQOL-36、患者总体印象变化(PGIC)、机械痛阈及血清蛋白质组分析。监测生命体征、实验室参数和不良事件。

【主题与分类】

主题标签:Pruritus Chronic、Kidney Diseases, Chronic、Renal Insufficiency, Chronic、Uremia; Chronic、Pruritus Due to Hemodialysis。本站分类:泌尿生殖系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07380113

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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

条件:慢性瘙痒症、慢性肾脏病、慢性肾功能不全、慢性尿毒症;全身性疾病所致瘙痒症(障碍)、血液透析所致瘙痒症。本研究采用开放标签、随机对照设计,纳入瘙痒数字评定量表(WI-NRS)评分≥4的慢性肾脏病相关瘙痒症(CKD-aP)患者。参与者被随机分配接受阿立克芬静脉注射(0.3 μg/kg,每周三次)或纳呋拉啡口腔崩解片口服(2.5 μg/日),疗程4周。主要终点为采用匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)评估的睡眠质量改善差异。次要终点包括Skindex-10、5-D瘙痒量表、WI-NRS、KDQOL-36、患者总体印象变化(PGIC)、机械痛阈及血清蛋白质组学分析。研究全程监测生命体征、实验室指标及不良事件,以全面评估两种κ-阿片受体激动剂疗法的疗效与安全性。

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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