睾酮凝胶预防胶质瘤男性类固醇治疗所致无力

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于新诊断高级别胶质瘤的男性患者在接受糖皮质激素治疗期间,每日使用睾酮凝胶能否预防或减轻肌肉无力

Sidney Kimmel Comprehensive Cancer Center at Johns HopkinsSidney Kimmel Comprehensive Cancer Center at Johns Hopkins
clinicaltrials
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医学影像Brain and Central Nervous System TumorsMusculoskeletal Complications
Testosterone Gel in Preventing Weakness Caused by Steroid Therapy in Men With Glioma

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

睾酮凝胶预防胶质瘤男性类固醇治疗所致无力

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于新诊断高级别胶质瘤的男性患者在接受糖皮质激素治疗期间,每日使用睾酮凝胶能否预防或减轻肌肉无力。数据覆盖脑与中枢神经系统肿瘤及肌肉骨骼并发症相关主题,包含主要目标与次要目标,如定时功能测试、日常生活活动能力(HAQ-DI)和CT评估腿部肌肉质量的变化百分比比较。可用于肿瘤治疗相关肌肉并发症的预防研究及功能结局分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脑与中枢神经系统肿瘤、肌肉骨骼并发症。目标:主要 确定每日给予睾酮凝胶能否预防新诊断高级别胶质瘤男性患者在接受糖皮质激素治疗期间出现肌肉无力或减轻其严重程度。次要 比较接受睾酮凝胶治疗与未接受治疗的患者之间,定时功能测试(TFT)相对基线变化百分比的差异。 比较接受睾酮凝胶治疗与未接受治疗的患者之间,经健康评估问卷-残疾指数(HAQ-DI)评估的日常生活活动能力相对基线变化百分比的差异。 比较接受睾酮凝胶治疗与未接受治疗的患者之间,经CT扫描成像评估的腿部肌肉质量相对基线变化百分比的差异。

【主题与分类】

主题标签:Brain and Central Nervous System Tumors、Musculoskeletal Complications。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00631137

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    • 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

疾病:脑与中枢神经系统肿瘤、肌肉骨骼并发症。目的:主要 * 确定每日给予睾酮凝胶是否能预防新诊断的高级别胶质瘤男性患者在接受糖皮质激素治疗期间发生肌无力或减轻其严重程度。次要 * 比较接受睾酮凝胶治疗与未接受治疗的患者之间,定时功能测试(TFT)较基线变化百分比的差异。* 比较接受睾酮凝胶治疗与未接受治疗的患者之间,经健康评估问卷-残疾指数(HAQ-DI)评估的日常生活活动能力较基线变化百分比的差异。* 比较接受睾酮凝胶治疗与未接受治疗的患者之间,经CT扫描成像评估的腿部肌肉质量较基线变化百分比的差异。* 评估睾酮凝胶在这些患者中的副作用。方案概要:患者按每日糖皮质激素剂量(< 16 mg/天 vs ≥ 16 mg/天)、Karnofsky体能状态(≤ 80% vs > 80%)和年龄(≤ 50岁 vs > 50岁)进行分层。

患者被随机分配至2个治疗组中的1组。* 第I组(对照组):患者每日口服乳清蛋白粉一次,持续7个月。* 第II组(治疗组):患者每日在肩部、上胸部或前臂局部涂抹睾酮凝胶一次,持续7个月。患者在基线时以及第1、3、5和7个月时接受力量测试和功能测试(TFT),并完成日常生活活动问卷。患者还在基线时以及第3和7个月时接受腿部CT扫描和实验室检查。在基线时以及第1、3和7个月时获取睾酮水平。患者每日记录其糖皮质激素剂量,并确认治疗依从性。与基础肿瘤相关的主要临床事件(即手术、放疗、开始化疗、同时进行的抗癫痫治疗、深静脉血栓、肺栓塞、输血、癫痫发作、肺炎

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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