短信与电话咨询辅助支持项目用于接受激素治疗的乳腺癌患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦接受内分泌治疗(ET)的乳腺癌患者,覆盖解剖学分期 I–III 期、预后分期 I–II 期、HER2 阴性、激素受体阳性及浸润性乳腺癌人群

基本信息
资源简介
短信与电话咨询辅助支持项目用于接受激素治疗的乳腺癌患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦接受内分泌治疗(ET)的乳腺癌患者,覆盖解剖学分期 I–III 期、预后分期 I–II 期、HER2 阴性、激素受体阳性及浸润性乳腺癌人群。研究比较仅短信提醒(TMR)、仅电话动机性访谈咨询(MI)或两者联合(TMR+MI)与常规护理对内分泌治疗依从性的影响,主要目标为 12 个月依从性,次要目标为 24 个月依从性,患者随机分入 4 个组。可用于分析不同辅助支持方式对长期用药依从性的预测与干预效果评估(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:解剖学 I 期乳腺癌 AJCC v8、解剖学 II 期乳腺癌 AJCC v8、解剖学 III 期乳腺癌 AJCC v8、HER2 阴性乳腺癌、激素受体阳性乳腺癌、浸润性乳腺癌、预后 I 期乳腺癌 AJCC v8、预后 II 期乳腺癌 AJCC v8。主要目标:I. 比较暴露于仅短信提醒(TMR)、仅电话动机性访谈咨询(MI)或两者联合(TMR+MI)的不同女性与常规护理相比在 12 个月时的内分泌治疗(ET)依从性。次要目标:l. 比较暴露于仅短信提醒(TMR)、仅电话动机性访谈咨询(MI)或两者联合(TMR+MI)的不同女性与常规护理相比在 24 个月时的内分泌治疗(ET)依从性。大纲:患者被随机分配到 4 个组之一。第 I 组(TMR):患者接受在线教育
【主题与分类】
主题标签:Anatomic Stage I Breast Cancer AJCC v8、Anatomic Stage II Breast Cancer AJCC v8、Anatomic Stage III Breast Cancer AJCC v8、HER2 Negative Breast Carcinoma、Invasive Breast Carcinoma、Prognostic Stage I Breast Cancer AJCC v8。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04379570
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04379570
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- 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
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:解剖分期I期乳腺癌AJCC v8、解剖分期II期乳腺癌AJCC v8、解剖分期III期乳腺癌AJCC v8、HER2阴性乳腺癌、激素受体阳性乳腺癌、浸润性乳腺癌、预后分期I期乳腺癌AJCC v8、预后分期II期乳腺癌AJCC v8。主要目标:I. 比较接受仅短信提醒(TMR)、仅电话动机访谈咨询(MI)或两者结合(TMR+MI)的不同女性与常规护理相比,在12个月时的内分泌治疗(ET)依从性。次要目标:l. 比较接受仅短信提醒(TMR)、仅电话动机访谈咨询(MI)或两者结合(TMR+MI)的不同女性与常规护理相比,在24个月时的内分泌治疗(ET)依从性。大纲:患者被随机分配到4个组中的1个。第I组(TMR):患者在内分泌治疗(ET)药物开始时接受关于ET的在线教育信息。患者还接受每日短信提醒服用ET药物,以及每月关于他们服用ET药物情况的短信。这些短信持续9个月。
ARM II(MI):患者在开始ET药物治疗时接受有关ET的在线教育信息。患者还通过电话接受总共5次动机性访谈咨询,每次30-90分钟,持续长达9个月。这些咨询旨在支持患者服用ET药物,制定健康目标,并坚持实现这些目标。ARM III(TMR + MI):患者在开始ET药物治疗时接受有关ET的在线教育信息。患者还接受与Arm I相同的短信,以及与Arm II相同的动机性访谈咨询。ARM IV(强化常规护理):患者每3-6个月参加常规护理门诊就诊,并在开始ET药物治疗时接受有关ET的在线教育信息。患者还接受可选的关于乳腺癌后健康生活的在线信息。研究参与完成后,患者接受长达24个月的随访。
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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