索利那新治疗TURP或PVP术后OAB患者的上市后疗效与安全性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于索利那新治疗经尿道前列腺电切术(TURP)或前列腺光选择性汽化术(PVP)后出现膀胱过度活动症(OAB)的良性前列腺增生(BPH)患者的上市后研究

Astellas Pharma Korea, Inc.Astellas Pharma Korea, Inc.
clinicaltrials
浏览 28
表格分类Overactive BladderBenign Prostate HyperplasiaTransurethral Resection of Prostate
Post Marketing Study to Evaluate the Efficacy and Safety of Solifenacin in Patients With OAB (Overactive Bladder) After TURP (Trans-urethral Resection of Prostate) or PVP (Photoselective Vaporization of Prostate)

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

索利那新治疗TURP或PVP术后OAB患者的上市后疗效与安全性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于索利那新治疗经尿道前列腺电切术(TURP)或前列腺光选择性汽化术(PVP)后出现膀胱过度活动症(OAB)的良性前列腺增生(BPH)患者的上市后研究。受试者按1:1随机分配至索利那新琥珀酸组或安慰剂组,每晚睡前服药,持续四周并完成排尿日记。第2周和第4周需完成体格检查、生命体征、IPSS、OABSS、残余尿(PVR)及尿流率测定,并回答BSW问卷。数据可用于评估该人群的疗效与安全性,支持泌尿生殖系统疾病相关分类或预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:膀胱过度活动症、良性前列腺增生、经尿道前列腺电切术、前列腺光选择性汽化术。经尿道前列腺电切术(TURP)或前列腺光选择性汽化术(PVP)后出现膀胱过度活动症(OAB)的良性前列腺增生(BPH)患者将参与本研究。受试者将按1:1随机分配至索利那新琥珀酸组或安慰剂治疗组。受试者应每晚睡前服用研究产品,持续四周,并完成排尿日记。在治疗第2周和第4周,受试者将被要求完成以下活动:体格检查、生命体征测试、IPSS、OABSS、残余尿(PVR)测试和尿流率测定,并将被要求回答BSW(获益、满意度和继续意愿问题)问卷。

【主题与分类】

主题标签:Overactive Bladder、Benign Prostate Hyperplasia、Transurethral Resection of Prostate。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/NCT01747577

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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:膀胱过度活动症、良性前列腺增生、经尿道前列腺电切术、选择性光汽化前列腺切除术。经尿道前列腺电切术(TURP)或选择性光汽化前列腺切除术(PVP)后患有膀胱过度活动症(OAB)的良性前列腺增生(BPH)患者将参与本研究。受试者将按1:1随机分配至琥珀酸索利那新组或安慰剂治疗组。受试者应每晚睡前服用研究产品,持续四周,并完成排尿日记。在治疗第2周和第4周,受试者将被要求完成以下活动:体格检查、生命体征检测、IPSS、OABSS、排尿后残余尿(PVR)检测和尿流率测定,并将被要求回答BSW(获益、满意度和继续意愿问题)问卷。

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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