Giredestrant联合依维莫司对比医生选择内分泌治疗联合依维莫司在雌激素受体阳性、HER2阴性局部晚期或转移性乳腺癌患者中的疗效与安全性研究（evERA乳腺癌）
条件：雌激素受体（ER）阳性、HER2阴性、局部晚期或转移性乳腺癌。这项III期、随机、开放标签、多中心研究将评估Giredestrant联合Everolimus对比医生选择的内分泌治疗联合Everolimus在既往接受过细胞周期蛋白依赖性激酶4/6抑制剂（CDK4/6is）和内分泌治疗（无论是局部
基本信息
资源简介
Giredestrant联合依维莫司对比医生选择内分泌治疗联合依维莫司在雌激素受体阳性、HER2阴性局部晚期或转移性乳腺癌患者中的疗效与安全性研究（evERA乳腺癌）
evERA Breast Cancer 数据集对应一项关于雌激素受体（ER）阳性、HER2阴性局部晚期或转移性乳腺癌的III期临床研究。该研究采用随机、开放标签、多中心设计，评估 Giredestrant 联合 Everolimus 与医生选择的内分泌治疗联合 Everolimus 的疗效与安全性对比，入组对象为既往接受过细胞周期蛋白依赖性激酶4/6抑制剂（CDK4/6is）和内分泌治疗的患者，治疗背景可为局部晚期/转移阶段或辅助阶段。数据集收录于肿瘤/乳腺癌分类下，来源于 clinicaltrials.gov，主题标签聚焦于 ER 阳性、HER2 阴性局部晚期或转移性乳腺癌人群。
【数据集背景】
该数据集所依托的研究针对的是雌激素受体（ER）阳性、人表皮生长因子受体2（HER2）阴性、局部晚期或转移性乳腺癌患者群体。这类患者在此前已经接受过细胞周期蛋白依赖性激酶4/6抑制剂（CDK4/6is）和内分泌治疗，治疗场景既可能是局部晚期或转移性阶段，也可能是辅助治疗阶段。研究旨在在这一特定经治人群中比较 Giredestrant 联合 Everolimus 与医生选择的内分泌治疗联合 Everolimus 的疗效与安全性，属于III期、随机、开放标签、多中心临床研究。
【数据内容】
数据集的主题标签为雌激素受体（ER）阳性、HER2阴性、局部晚期或转移性乳腺癌。源站描述中给出的研究条件与上述人群定义一致，并明确了研究的分期、随机化、开放标签和多中心特征，以及两个治疗组的构成：试验组为 Giredestrant 联合 Everolimus，对照组为医生选择的内分泌治疗联合 Everolimus。关于数据集内具体包含的变量字段、受试者数量、终点指标数值等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，属于肿瘤/乳腺癌分类下的临床研究数据资源。源站描述提供了研究条件、研究设计与入组人群的既往治疗要求等信息。关于数据采集的具体时间范围、采集机构、数据更新频率等，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于关注 ER 阳性、HER2 阴性局部晚期或转移性乳腺癌后线治疗策略的研究与参考场景，尤其是针对既往接受过 CDK4/6 抑制剂和内分泌治疗的人群，比较 Giredestrant 联合 Everolimus 与医生选择的内分泌治疗联合 Everolimus 的疗效与安全性。也可用于了解该III期随机开放标签多中心研究的设计框架与入组标准。关于数据集的其它具体应用方式，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05306340
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：雌激素受体（ER）阳性、HER2阴性、局部晚期或转移性乳腺癌。这项III期、随机、开放标签、多中心研究将评估giredestrant联合依维莫司与医生选择的内分泌治疗联合依维莫司在雌激素受体（ER）阳性、人表皮生长因子受体2（HER2）阴性局部晚期或转移性乳腺癌参与者中的疗效和安全性，这些参与者既往接受过细胞周期蛋白依赖性激酶4/6抑制剂（CDK4/6is）和内分泌治疗，无论是在局部晚期/转移还是辅助治疗背景下。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
