TESTING -ON 试验后观察性队列研究
源站描述指出,原 TESTING 研究中全剂量与减剂量队列的中位随访分别为 6.1 年与 2.5 年,复合终点(ESKD、eGFR 下降 40% 或肾脏病死亡)多在随机化后 2-3 年开始出现,研究完成时多数终点发生于初始全剂量队列

基本信息
资源简介
TESTING -ON 试验后观察性队列研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为 TESTING 试验后的观察性队列研究,聚焦 IgA Nephropathy、ESRD、Glomerulonephritis 及 Kidney Diseases 等肾脏疾病。源站描述指出,原 TESTING 研究中全剂量与减剂量队列的中位随访分别为 6.1 年与 2.5 年,复合终点(ESKD、eGFR 下降 40% 或肾脏病死亡)多在随机化后 2-3 年开始出现,研究完成时多数终点发生于初始全剂量队列。因需更长随访确认减剂量队列对临床重要肾脏结局的获益并比较剂量效应,故开展试验后观察(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: IgA Nephropathy, ESRD, Glomerulonephritis, Kidney Diseases。在原 TESTING 研究中,全剂量与减剂量队列的中位随访分别为 6.1 年与 2.5 年。我们从 TESTING 试验中了解到,复合终点(ESKD、eGFR 下降 40% 或肾脏病死亡)往往在随机化后 2-3 年开始出现。在总体研究完成时,大多数报告的终点发生在初始全剂量 TESTING 队列的参与者中。尽管我们发现皮质类固醇的效果在两种剂量下一致,但仍需要更长的随访来确认看似更安全的减剂量队列对临床重要肾脏结局的有益效果,并自信地比较各剂量间的效果。由于该试验评估的是为期 6-9 个月的限时类固醇治疗的效果,一项试验后观察队列
【主题与分类】
主题标签:IgA Nephropathy、ESRD、Glomerulonephritis、Kidney Diseases。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/NCT05434325
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05434325
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:IgA肾病、终末期肾病(ESRD)、肾小球肾炎、肾脏疾病。在原始TESTING研究中,全剂量组与减剂量组的中位随访时间分别为6.1年和2.5年。我们从TESTING试验中了解到,复合终点(终末期肾病、eGFR下降40%或肾脏疾病导致的死亡)往往在随机化后2-3年开始出现。在整体研究完成时,大多数报告的终点事件发生在初始全剂量TESTING队列的参与者中。尽管我们发现皮质类固醇在两种剂量下的效应一致,但仍需要更长的随访来确认看似更安全的减剂量队列对临床重要肾脏结局的益处,并自信地比较不同剂量间的效应。由于该试验评估的是为期6-9个月的限时类固醇治疗的效果,试验后观察性队列研究是回答若干关键问题的一种关键、经济且资源高效的方法:1. 糖皮质激素的明显益处能否在长期随访中持续?2. 较低剂量的类固醇能否安全地产生相似的长期肾脏结局益处?
TESTING-ON的主要目的是延长对TESTING研究参与者的随访,并评估为期6-9个月的口服甲泼尼龙疗程对终末期肾病(ESKD)的长期影响,按剂量(全剂量 vs 减剂量)、种族(中国人 vs 其他人种)和肾功能(eGFR高于和低于60 mL/min/1.73m2)进行分析。TESTING-ON的工作假设是,为期6-9个月的口服甲泼尼龙疗程将在长时间内产生持续获益。TESTING-ON是一项试验后观察性研究,研究对象为随机进入TESTING试验、仍然存活、未达到ESKD且在试验期间未撤回知情同意的参与者。随访将持续长达五年,若资金允许将进一步继续随访。
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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