Armodafinil 治疗原发性脑肿瘤放疗所致疲劳

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦原发性脑肿瘤患者接受部分或全脑放疗后出现的疲劳问题,属于肿瘤与脑肿瘤领域

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clinicaltrials
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表格预测Brain TumorsNervous System TumorsCognition DisordersFatigue
Armodafinil in Treating Fatigue Caused By Radiation Therapy in Patients With Primary Brain Tumors

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

Armodafinil 治疗原发性脑肿瘤放疗所致疲劳

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦原发性脑肿瘤患者接受部分或全脑放疗后出现的疲劳问题,属于肿瘤与脑肿瘤领域。研究以随机分组方式比较 Armodafinil 与安慰剂,主要评估入组、依从、留存与参与情况,并估计疲劳、生活质量与神经认知功能的变异性;次要目标包括用 FACIT-F 疲劳分量表和 Brief Fatigue Inventory 初步估计 Armodafinil 对疲劳的效果,评估毒性及不良事件发生率,以及用 Epworth Sleep Scale、FACT-G 脑分量表初步估计对嗜睡、整体与脑特异性生活质量的影响。可用于疲劳相关预测与疗效评估研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脑肿瘤、神经系统肿瘤、认知障碍、疲劳。目标:主要 评估接受部分或全脑放疗的原发性脑肿瘤患者被随机分配接受 armodafinil 或安慰剂后的入组、依从性、留存和参与情况。 评估这些患者疲劳、生活质量和神经认知功能的变异性。次要 获得 armodafinil 对疲劳影响的初步估计,通过 FACIT-F 的疲劳分量表和 Brief Fatigue Inventory 测量。 评估与 armodafinil 相关的毒性和不良事件发生率。* 获得 armodafinil 对嗜睡影响的初步估计,通过 Epworth Sleep Scale 测量;整体生活质量和脑特异性生活质量,通过 FACT-G 的脑分量表测量;以及 co

【主题与分类】

主题标签:Brain Tumors、Nervous System Tumors、Cognition Disorders、Fatigue。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01032200

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:脑肿瘤、神经系统肿瘤、认知障碍、疲劳。目的:主要 * 评估接受部分或全脑放疗的原发性脑肿瘤患者,随机接受阿莫达非尼或安慰剂治疗的研究招募、依从性、保留率和参与度。 * 评估这些患者疲劳、生活质量和神经认知功能的变异性。次要 * 初步估计阿莫达非尼对疲劳的影响,通过FACIT-F的疲劳子量表和简要疲劳量表测量。 * 评估与阿莫达非尼相关的毒性和不良事件发生率。 * 初步估计阿莫达非尼对嗜睡的影响,通过Epworth嗜睡量表测量;整体生活质量和脑特异性生活质量,通过FACT-G及其脑子量表测量;以及认知功能,通过维克森林综合认知功能测试组合测量。概述:这是一项多中心研究。患者根据治疗(单纯放疗 vs 放疗和化疗)和Karnofsky体能状态(60-80% vs 90-100%)进行分层。

患者被随机分配到2个组中的1个。* I组:患者从脑放疗第五次分割前开始口服阿莫达非尼,每日一次,持续9-11周,除非出现不可接受的毒性。* II组:患者从脑放疗第五次分割前开始口服安慰剂,每日一次,持续9-11周,除非出现不可接受的毒性。患者在基线和研究期间定期完成评估疲劳、生活质量和神经认知功能的问卷。

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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