Sparsentan治疗儿童蛋白尿性肾小球疾病研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项多中心、开放标签、112周的研究,评估sparsentan在约67名1岁至18岁以下、患有特定蛋白尿性肾小球疾病的儿童受试者中的长期安全性、耐受性和有效性,并进行药代动力学评价

基本信息
资源简介
Sparsentan治疗儿童蛋白尿性肾小球疾病研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项多中心、开放标签、112周的研究,评估sparsentan在约67名1岁至18岁以下、患有特定蛋白尿性肾小球疾病的儿童受试者中的长期安全性、耐受性和有效性,并进行药代动力学评价。研究分为3个人群:人群1为FSGS和MCD组织学模式相关疾病,人群2为活检确诊的IgAN、IgAV或Alport综合征,人群3为活检确诊的IgAN。数据可用于儿童肾脏病治疗安全性、疗效及药代动力学相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:局灶节段性肾小球硬化、微小病变肾病、免疫球蛋白A肾病、IgA血管炎、Alport综合征。这是一项多中心、开放标签、112周的研究,在约67名年龄≥1岁至<18岁、患有特定蛋白尿性肾小球疾病的儿童受试者中评估sparsentan,受试者分为3个人群,定义如下: 人群1:患有与局灶节段性肾小球硬化(FSGS)和微小病变肾病(MCD)组织学模式相关的特定蛋白尿性肾小球疾病的受试者 人群2:经肾活检确诊的免疫球蛋白A肾病(IgAN)、免疫球蛋白A血管炎(IgAV)或Alport综合征(AS)的受试者 * 人群3:经肾活检确诊的IgAN的受试者。该研究将评估长期安全性、耐受性和有效性,并在第1天(基线)、第2天(第4次访视)进行药代动力学(PK)评价,以
【主题与分类】
主题标签:Focal Segmental Glomerulosclerosis、Minimal Change Disease、Immunoglobulin A Nephropathy、IgA Vasculitis、Alport Syndrome。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/NCT05003986
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05003986
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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:局灶节段性肾小球硬化、微小病变肾病、免疫球蛋白A肾病、IgA血管炎、Alport综合征。这是一项多中心、开放标签、为期112周的研究,研究对象为约67名年龄≥1岁至<18岁、患有特定蛋白尿性肾小球疾病的儿科受试者,分为3个人群,定义如下:* 人群1:患有与局灶节段性肾小球硬化(FSGS)和微小病变肾病(MCD)组织学模式相关的特定蛋白尿性肾小球疾病的受试者 * 人群2:经肾活检确诊为免疫球蛋白A肾病(IgAN)、免疫球蛋白A血管炎(IgAV)或Alport综合征(AS)的受试者 * 人群3:经肾活检确诊为IgAN的受试者 该研究将评估长期安全性、耐受性和有效性,并在人群1和人群2中于第1天(基线)、第2天(访视4)和第12周(访视9)进行药代动力学(PK)评估。在人群3中,将在第1天(基线)以及第4、8、12、24、36、48、60、72、84和96周评估PK值。对于人群1和人群2,受试者将根据年龄范围入组3个队列。
对于人群3,受试者将纳入一个队列。研究入组:* 人群1:FSGS和/或MCD(共30名受试者)1. 队列1(6名受试者):≥8岁至<18岁 2. 队列2(18名受试者):≥3岁至<8岁 3. 队列3(6名受试者):≥1岁至<3岁 * 人群2:IgAN、IgAV或AS(共27名受试者)1. 队列1(9名受试者):≥8岁至<18岁 2. 队列2(12名受试者):≥5岁至<8岁 3. 队列3(6名受试者):≥2岁至<5岁 * 人群3:IgAN(共10名受试者)1. 10名受试者:≥8岁至<18岁
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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