Cabazitaxel联合Lapatinib治疗HER2阳性转移性乳腺癌伴颅内转移患者
条件:转移性乳腺癌伴颅内转移。这是一项开放标签、非随机的II期研究,包含一个安全性导入队列。通过本试验的安全性导入部分,我们将确定Cabazitaxel与Lapatinib联合给药时用于HER2阳性MBC和CNS转移患者的最佳剂量

基本信息
资源简介
Cabazitaxel联合Lapatinib治疗HER2阳性转移性乳腺癌伴颅内转移患者
该数据集对应一项在 clinicaltrials.gov 登记的临床研究,英文名称为 Cabazitaxel Plus Lapatinib as Therapy for HER2-Positive Metastatic Breast Cancer Patients With Intracranial Metastases,本站归类为肿瘤 / 乳腺癌,主题标签为转移性乳腺癌伴颅内转移。研究针对HER2阳性转移性乳腺癌合并中枢神经系统转移的患者,采用开放标签、非随机的II期设计,并设置安全性导入队列。安全性导入部分用于确定Cabazitaxel与Lapatinib联合给药时的最佳剂量,II期部分进一步评估颅内缓解率,同时获取并评价毒性反应与无进展生存期(PFS)。该研究由SCRI Development Innovations在多个研究中心开展。
【数据集背景】
HER2阳性转移性乳腺癌患者一旦出现颅内转移,治疗选择与临床研究需求较为突出。该研究正是在这一背景下设计,聚焦Cabazitaxel与Lapatinib联合方案在HER2阳性转移性乳腺癌伴中枢神经系统转移患者中的应用。研究采用开放标签、非随机设计,属于II期研究,并包含一个安全性导入队列,体现出先确定联合给药剂量、再评估疗效的研究思路。
【数据内容】
数据集所对应的研究围绕以下内容展开:通过安全性导入部分确定Cabazitaxel与Lapatinib联合给药时用于HER2阳性转移性乳腺癌和中枢神经系统转移患者的最佳剂量;II期部分进一步评估该人群的颅内缓解率;同时获取并评价毒性以及无进展生存期(PFS)。研究条件为转移性乳腺癌伴颅内转移。除上述内容外,源站未提供更细化的数据字段、变量清单或统计指标说明。
【采集与来源】
数据来源站为clinicaltrials.gov,源站描述表明该研究由SCRI Development Innovations在多个研究地点开展。研究类型为开放标签、非随机的II期研究,并设有安全性导入队列。源站未提供具体的入组人数、随访时长、数据采集时间窗及数据管理流程等信息。
【适用场景】
该数据集适用于了解HER2阳性转移性乳腺癌伴中枢神经系统转移这一研究方向的试验设计信息,可用于关注联合治疗方案剂量确定、颅内缓解率评估、毒性评价以及无进展生存期评价等研究环节的参考。由于研究为开放标签、非随机设计,相关信息的适用应结合研究设计特点加以理解。源站未提供该数据集在其他具体场景下的应用说明。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法、访问方式或分析操作说明。使用者可依据源站描述了解研究目的、研究设计与评价内容,但不应超出源站所提供的信息范围进行推断。
【质量与限制】
该研究为开放标签、非随机设计,并包含安全性导入队列,这些设计特征构成理解其结果时需要考虑的限制。源站未提供样本量、数据完整性、缺失情况、偏倚控制或质量评估等信息。此外,源站未提供除研究设计与评价内容之外的详细数据说明,使用时应以源站信息为准。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可条款信息。
下载信息
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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/NCT01934894
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:转移性乳腺癌伴颅内转移。这是一项开放标签、非随机、II期研究,包含安全性导入队列。通过本试验的安全性导入部分,我们将确定卡巴他赛与拉帕替尼联合给药时,用于HER2阳性转移性乳腺癌(MBC)伴中枢神经系统(CNS)转移患者的最佳剂量。II期部分将进一步评估HER2阳性MBC伴CNS转移患者的颅内缓解率。将获取并评估毒性和无进展生存期(PFS)。该试验将由SCRI Development Innovations在多个研究中心开展。
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。千方医数集依托三甲直采网络,提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




