Jack Jumper Ant Venom Immunotherapy长期有效性研究

研究对象为已完成JJA VIT(持续3至不足6年)且停药至少18个月至不足5年的患者,主要结局为院内JJA蜇刺挑战的反应,并评估生活质量、焦虑和抑郁评分

Murdoch Childrens Research InstituteMurdoch Childrens Research Institute
clinicaltrials
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表格预测AllergyImmunotherapyVenom Allergy
Jack Jumper Ant Venom Immunotherapy Long-term Effectiveness Investigation

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

Jack Jumper Ant Venom Immunotherapy长期有效性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为Jack Jumper Ant(JJA)毒液免疫治疗(VIT)的长期有效性研究。这是一项前瞻性、多中心、4期临床试验,涉及澳大利亚三家三级医院:Royal Hobart Hospital、Royal Adelaide Hospital和Monash Medical Centre。研究对象为已完成JJA VIT(持续3至不足6年)且停药至少18个月至不足5年的患者,主要结局为院内JJA蜇刺挑战的反应,并评估生活质量、焦虑和抑郁评分。数据可用于分析免疫治疗长期效果及过敏反应预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Allergy、Immunotherapy、Venom Allergy。这将是一项前瞻性、多中心、4期临床试验,旨在检查JJA VIT的长期有效性(通过院内JJA蜇刺挑战的反应来衡量,主要结局)及其对生活质量的影响,涉及提供该治疗的3个澳大利亚三级医院站点——Royal Hobart Hospital、Royal Adelaide Hospital和Monash Medical Centre。在3个站点之一完成JJA VIT(持续3至不足6年)且停药至少18个月且不足5年的患者,将由其原始治疗站点邀请参与试验。研究团队成员将获取知情电子同意,并分配一次临床内JJA蜇刺挑战的预约。对于所有同意的参与者,生活质量(QoL)、焦虑和抑郁评分、自那以来的现场蜇刺反应史

【主题与分类】

主题标签:Allergy、Immunotherapy、Venom Allergy。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/NCT06935890

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06935890

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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:过敏、免疫治疗、毒液过敏。这将是一项前瞻性、多中心、4期临床试验,旨在考察Jack Jumper Ant(JJA)毒液免疫治疗(VIT)的长期有效性(以院内JJA sting challenge的反应为主要结局指标)及对生活质量的影响,涉及3家提供该治疗的澳大利亚三级医院:皇家霍巴特医院、皇家阿德莱德医院和莫纳什医学中心。在3个站点之一完成JJA VIT(疗程3至不足6年)、且停止治疗至少18个月至不足5年的患者,将由原治疗站点邀请参加试验。研究团队成员将获取知情电子同意,并安排院内JJA sting challenge的预约。对于所有同意参与的受试者,将在试验入组时、sting challenge时、sting challenge后1个月以及随后3年内每年一次,通过问卷收集生活质量(QoL)、焦虑和抑郁评分、治疗完成后的野外蜇伤反应史以及对肾上腺素自动注射器携带/使用的态度。

在门诊预约的蜂蜇挑战前,将立即采集一份血液样本。参与者还将被要求同意从医院临床记录中获取与其已完成的JJA VIT疗程相关的回顾性数据。此外,还将向每位参与者征求可选同意,以采集额外一管血液并将血清生物样本库保存以供未来分析,以及将其数据纳入国家过敏生物样本库(ALBI)。

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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