Oxiblume:CoQ10 (Ralivia) 治疗良性前列腺增生研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦良性前列腺增生(BPH)及相关梗阻(BPO)患者。研究旨在比较 Oxiblume:CoQ10(Ralivia)疗法与安慰剂在 BPH 患者中的治疗有效性与安全性

基本信息
资源简介
Oxiblume:CoQ10 (Ralivia) 治疗良性前列腺增生研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦良性前列腺增生(BPH)及相关梗阻(BPO)患者。研究旨在比较 Oxiblume:CoQ10(Ralivia)疗法与安慰剂在 BPH 患者中的治疗有效性与安全性。研究由希腊塞萨洛尼基亚里士多德大学 G. Gennimatas 医院第一泌尿科研究办公室协调,患者访视在该院 BPH 研究单元进行,实验室检测在同一微生物实验室完成。计划纳入 100 例患者,分为 A、B 两组各 50 例。数据可用于评估该疗法对 BPH 的疗效与安全性相关预测分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:良性前列腺增大、良性前列腺肥大(BPH)、良性前列腺梗阻(BPO)。研究目的:本研究旨在调查并比较 Oxiblume:CoQ10(Ralivia)疗法与安慰剂对 BPH 患者的治疗有效性和安全性。研究中心:本研究将由希腊塞萨洛尼基亚里士多德大学 G. Gennimatas 医院第一泌尿科研究办公室协调。该研究办公室还将支持该项目(后勤、质量控制、管理、数据采集、出版)。患者访视将在希腊塞萨洛尼基亚里士多德大学 G. Gennimatas 医院第一泌尿科 BPH 研究单元进行。所有患者的实验室检测将在同一微生物实验室进行。研究人群:共 100 例患者(A 组 50 例,B 组 50 例)伴
【主题与分类】
主题标签:Benign Prostate Enlargement、Benign Prostate Hypertrophy(BPH)、Benign Prostate Obstruction (BPO)。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/NCT07638865
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07638865
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:良性前列腺增生、良性前列腺肥大(BPH)、良性前列腺梗阻(BPO)。研究目的 本研究旨在探讨并比较Oxiblume:CoQ10(Ralivia)疗法与安慰剂对BPH患者的治疗效果和安全性。研究中心 本研究将由希腊塞萨洛尼基亚里士多德大学G. Gennimatas医院第一泌尿外科的研究办公室协调。该研究办公室还将为项目提供支持(后勤、质量控制、管理、数据采集、出版)。患者随访将在希腊塞萨洛尼基亚里士多德大学G. Gennimatas医院第一泌尿外科BPH研究部进行。所有患者的实验室检查将在同一微生物实验室进行。研究人群 共100名诊断为BPH的患者(A组50名,B组50名)将参与本研究。研究设计 双盲安慰剂对照随机临床试验 零假设(H0)与备择假设(H1):(H0):A组在治疗BPH患者方面显示出与B组相似的疗效。
(H1):与B组相比,A组在治疗BPH患者方面显示出更强或更弱的疗效。研究终点主要终点:A组与B组在治疗开始后12周IPSS评分自基线变化上的差异。次要终点:* 研究期间所有患者的不良事件发生率。* A组与B组在治疗开始后6周IPSS评分自基线变化上的差异。* A组与B组在治疗开始后6周和12周时以下参数自基线变化上的差异:1. Qmax值 2. 前列腺体积 3. 排尿后残余尿量 4. IIEF-ED评分 5. PSA值 6. TNFa、IL-6值治疗访视:患者根据随机分组接受以下治疗:* 活性治疗(Ralivia)组:每日口服1粒Ralivia,持续3个月* 安慰剂组
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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