老年新诊断乳腺癌患者的化疗决策与结局
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦 65 岁及以上可手术、新诊断乳腺癌的老年女性，覆盖偏好与化疗决策的关系、可干预因素对该关系的影响、基于偏好的决策与生活质量和治疗决策满意度的关联、无病生存与竞争性死亡原因，以及初始治疗完成后照护医生的类型与就医选择、生存期照护质量指标
基本信息
资源简介
老年新诊断乳腺癌患者的化疗决策与结局
该数据集英文名为 Chemotherapy Decisions and Outcomes in Older Women With Newly Diagnosed Breast Cancer，来源于 clinicaltrials.gov，本站归类为肿瘤 / 乳腺癌，主题标签为 Breast Cancer 与 Psychosocial Effects of Cancer and Its Treatment。数据集聚焦 65 岁及以上、可手术、新诊断乳腺癌的老年女性，围绕偏好与化疗决策的关系、可干预因素对该关系的影响、基于偏好的决策与生活质量和治疗决策满意度的关联、无病生存与竞争性死亡原因，以及初始治疗完成后照护医生的类型与就医选择、生存期照护质量指标等方面展开，为理解老年乳腺癌患者在化疗决策中的偏好作用及其结局提供研究数据基础。
【数据集背景】
该数据集关注老年女性乳腺癌患者在治疗决策中的特殊问题。源站描述显示，其研究对象为 65 岁及以上、可手术、新诊断乳腺癌的女性。研究目标包括确定这些患者中偏好与化疗决策之间的关系，并考察可能作为干预靶点的因素如何影响偏好与化疗决策之间的关系。这表明数据集所依托的研究背景，是在老年乳腺癌患者群体中探讨偏好因素在化疗决策过程中的作用，以及哪些因素可能影响这一作用路径。
【数据内容】
依据源站描述，数据集涉及的内容包括：偏好与化疗决策之间的关系；可能作为干预靶点的因素对上述关系的影响；基于偏好的化疗决策与生活质量、治疗决策满意度之间的关系；患者的无病生存与竞争性死亡原因；初始癌症治疗完成后照护老年乳腺癌生存者的医生提供者类型，以及女性如何决定看哪位医生；生存期照护阶段的质量指标测量。主题标签涵盖乳腺癌以及癌症及其治疗的心理社会影响。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述列出了研究条件为 Breast Cancer 与 Psychosocial Effects of Cancer and Its Treatment，并以研究目标的形式说明了数据所覆盖的问题范围。除上述来源信息外，源站未提供关于具体采集方式、采集时间、样本量或数据格式的进一步说明。
【适用场景】
基于源站描述，该数据集适用于关注老年乳腺癌患者化疗决策与偏好关系的研究场景，包括考察可干预因素对偏好与决策关系的影响、分析基于偏好的决策与生活质量和治疗决策满意度的关联、研究无病生存与竞争性死亡原因，以及探讨初始治疗完成后照护医生类型与就医选择、生存期照护质量指标等主题。其主题标签也指向乳腺癌及癌症治疗心理社会影响相关的研究用途。
【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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暂未开放公开下载
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00068328
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
疾病：乳腺癌、癌症及其治疗的心理社会影响。目的：* 确定65岁及以上可手术、新诊断乳腺癌女性的偏好与化疗决策之间的关系。* 确定可能作为干预靶点的因素如何影响这些患者中偏好与化疗决策之间的关系。* 确定这些患者中基于偏好的化疗决策、生活质量与治疗决策满意度之间的关系。* 确定这些患者的无病生存期和竞争性死亡原因。* 确定在初始癌症治疗完成后照护老年乳腺癌生存者的医生提供者类型，并探讨女性如何决定就诊于哪些医生。* 测量生存期照护阶段的质量指标，并评估质量是否因医生提供者模式类型而异。* 确定长期患者报告的满意度是否随治疗后提供随访照护的医生模式而变化。
- 确定治疗结束后医患沟通和照护协调是否介导治疗后的随访质量和结局。概要：这是一项队列研究。患者在基线、6个月、1年和2年时参加30-45分钟的访谈。患者至少每年随访一次，持续至少5年。预计入组：本研究将在18-24个月内入组共1，296名患者。
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。
