厄洛替尼治疗实体瘤伴肝或肾功能不全患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录厄洛替尼治疗实体瘤伴肝或肾功能不全患者的临床试验信息,覆盖成人间变性星形细胞瘤、成人间变性室管膜瘤、成人间变性少突胶质细胞瘤、成人脑干胶质瘤、成人弥漫性星形细胞瘤、成人室管膜母细胞瘤、成人巨细胞胶质母细胞瘤和成人胶质母细胞瘤等病种

基本信息
资源简介
厄洛替尼治疗实体瘤伴肝或肾功能不全患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录厄洛替尼治疗实体瘤伴肝或肾功能不全患者的临床试验信息,覆盖成人间变性星形细胞瘤、成人间变性室管膜瘤、成人间变性少突胶质细胞瘤、成人脑干胶质瘤、成人弥漫性星形细胞瘤、成人室管膜母细胞瘤、成人巨细胞胶质母细胞瘤和成人胶质母细胞瘤等病种。研究主要目标为确定厄洛替尼在肝或肾功能不全患者中的最大耐受剂量并分析其药代动力学,采用多中心剂量递增设计,按肝肾功能分层。可用于肿瘤治疗剂量探索与药代动力学相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:成人间变性星形细胞瘤、成人间变性室管膜瘤、成人间变性少突胶质细胞瘤、成人脑干胶质瘤、成人弥漫性星形细胞瘤、成人室管膜母细胞瘤、成人巨细胞胶质母细胞瘤、成人胶质母细胞瘤。主要目标:I. 确定厄洛替尼在实体瘤伴肝或肾功能不全患者中的最大耐受剂量。II. 确定该药在这些患者中的药代动力学。概述:这是一项剂量递增、多中心研究。患者按肝或肾功能不全进行分层(白蛋白低于2.5 g/dL、直接胆红素低于1.0 mg/dL、任意AST且肌酐正常 vs 直接胆红素1.0-7.0 mg/dL、任意AST且肌酐正常 vs 肌酐2.5-5.0 mg/dL、白蛋白2.5 g/dL或更高、AST低于正常上限3倍且直接胆红素低于1.0 mg/dL)。患者接受口服厄洛替尼
【主题与分类】
主题标签:Adult Anaplastic Astrocytoma、Adult Anaplastic Ependymoma、Adult Anaplastic Oligodendroglioma、Adult Brain Stem Glioma、Adult Diffuse Astrocytoma、Adult Ependymoblastoma、Adult Giant Cell Glioblastoma、Adult Glioblastoma、Adult Gliosarcoma、Adult Mixed Glioma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00030498
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00030498
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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:成人间变性星形细胞瘤、成人间变性室管膜瘤、成人间变性少突胶质细胞瘤、成人脑干胶质瘤、成人弥漫性星形细胞瘤、成人室管膜母细胞瘤、成人巨细胞胶质母细胞瘤、成人胶质母细胞瘤。主要目标:I. 确定厄洛替尼在实体瘤伴肝或肾功能不全患者中的最大耐受剂量。II. 确定该药物在这些患者中的药代动力学。方案概要:这是一项剂量递增、多中心研究。患者根据肝或肾功能不全进行分层(白蛋白低于2.5 g/dL、直接胆红素低于1.0 mg/dL、任意AST且肌酐正常 vs 直接胆红素1.0-7.0 mg/dL、任意AST且肌酐正常 vs 肌酐2.5-5.0 mg/dL、白蛋白2.5 g/dL或更高、AST低于正常上限3倍且直接胆红素低于1.0 mg/dL)。患者每日口服厄洛替尼一次。在无疾病进展或不可接受毒性反应的情况下继续治疗。3-6名患者的队列接受递增剂量的厄洛替尼,直至确定最大耐受剂量(MTD)。
最大耐受剂量(MTD)定义为在至少3名患者中有2名或6名患者中有2名经历剂量限制性毒性反应的前一个剂量。一旦确定了MTD,至少6名可评估的患者将在该剂量下接受治疗。
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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