两种Rituximab方案在ANCA相关性血管炎缓解中的比较研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项随机、对照、全国性、多中心、前瞻性研究,比较系统性Rituximab输注(常规治疗)与基于ANCA和CD19淋巴细胞速率调整的Rituximab输注,在系统性ANCA相关性血管炎缓解期患者中的效果

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clinicaltrials
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医学影像分类Granulomatosis With PolyangiitisMicroscopic PolyangiitisRenal Limited Forms
Comparison Study of Two Rituximab Regimens in the Remission of ANCA Associated Vasculitis

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

两种Rituximab方案在ANCA相关性血管炎缓解中的比较研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项随机、对照、全国性、多中心、前瞻性研究,比较系统性Rituximab输注(常规治疗)与基于ANCA和CD19淋巴细胞速率调整的Rituximab输注,在系统性ANCA相关性血管炎缓解期患者中的效果。覆盖肉芽肿性多血管炎、显微镜下多血管炎及肾脏局限型。患者按首次发作或复发分层,纳入时处于缓解期并随机分组接受维持治疗。数据可用于血管炎维持治疗策略的比较与分层分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肉芽肿性多血管炎、显微镜下多血管炎、肾脏局限型。随机、对照、全国性、多中心、前瞻性研究,比较系统性Rituximab输注(常规治疗)与基于ANCA和CD19淋巴细胞速率调整的Rituximab输注,在系统性ANCA相关性血管炎缓解期患者中的效果(缓解通过诱导治疗实现,该治疗联合皮质类固醇和免疫抑制剂,在疾病首次发作(新诊断)后或复发后)。患者将按首次发作(66%的患者)或复发(33%的患者)分层。符合纳入标准的患者可在血管炎缓解时纳入。患者将在缓解时纳入并随机分组。他们将接受维持治疗:1)2次Rituximab输注 mg,第1天、第15天,然后每6个月

【主题与分类】

主题标签:Granulomatosis With Polyangiitis、Microscopic Polyangiitis、Renal Limited Forms。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/NCT01731561

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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

疾病条件:肉芽肿性多血管炎、显微镜下多血管炎、肾脏局限性形式。一项随机、对照、全国性、多中心、前瞻性研究,旨在比较系统性利妥昔单抗输注(常规治疗)与基于ANCA及CD19淋巴细胞速率进行利妥昔单抗输注的疗效,研究对象为系统性ANCA相关性血管炎且处于缓解期的患者(缓解状态系通过糖皮质激素联合免疫抑制剂诱导治疗,在疾病首次发作(新诊断)后或复发后达成)。患者将按首次发作(占66%)或复发(占33%)进行分层。符合纳入标准的患者可在其血管炎处于缓解期时入组。患者将在缓解时入组并随后随机分组。他们将接受维持治疗:1)2次利妥昔单抗输注,剂量为第1天、第15天各500 mg,之后每6个月一次直至第18个月(即共5次输注),剂量为500 mg。

  1. 第0天给予500 mg剂量的利妥昔单抗输注,随后每3个月监测ANCA状态和CD19+淋巴细胞计数,若CD19>0/mm³,或ANCA再次阳性,或ANCA滴度显著升高,患者将再次接受500 mg利妥昔单抗输注。在18个月维持期结束后,即停止免疫抑制维持治疗后,患者将再随访10个月。肉芽肿性多血管炎患者将接受复方磺胺甲噁唑160/800每日三次(再持续2年)的处方。

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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