DES暴露队列随访续期研究

DES曾在上世纪被广泛用于孕妇以预防流产和早产,后续研究发现其与子代阴道透明细胞腺癌等疾病相关。数据集覆盖乳腺癌、自身免疫性疾病、前列腺癌、卵巢癌、子宫内膜癌等主题,包含暴露子代与未暴露对照组的癌症及前驱病变随访信息,可用于研究DES宫内暴露与多种肿瘤及免疫相关结局的关联(来源 clinicaltr

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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文本预测Breast CancerAutoimmune DiseaseProstate CancerOvarian CancerEndometrial Cancer
Continuation of Follow-up of DES-Exposed Cohorts

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

DES暴露队列随访续期研究

该数据集源自clinicaltrials.gov,聚焦于Diethylstilbestrol(DES)暴露队列的随访续期研究。DES曾在上世纪被广泛用于孕妇以预防流产和早产,后续研究发现其与子代阴道透明细胞腺癌等疾病相关。数据集覆盖乳腺癌、自身免疫性疾病、前列腺癌、卵巢癌、子宫内膜癌等主题,包含暴露子代与未暴露对照组的癌症及前驱病变随访信息,可用于研究DES宫内暴露与多种肿瘤及免疫相关结局的关联(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:乳腺癌、自身免疫性疾病、前列腺癌、卵巢癌、子宫内膜癌。Diethylstilbestrol(DES)是一种最早于1938年合成的药物,曾在美国和欧洲被用于数百万孕妇以预防自然流产和早产。1971年,Herbst报告了妊娠期使用DES与暴露女性子代发生阴道透明细胞腺癌(CCA)之间的强关联。动物模型已证明DES对宫内暴露子代的一系列影响,包括生殖功能障碍、免疫系统改变、行为和性异常,以及男性和女性各种生殖系统癌症的增加。20世纪70年代中期,几个独立的DES暴露女儿队列和未暴露对照组被随访,以观察癌症、前驱病变和生殖功能的发生情况。

【主题与分类】

主题标签:Breast Cancer、Autoimmune Disease、Prostate Cancer、Ovarian Cancer、Endometrial Cancer。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00340600

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    • 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。

数据说明

条件:乳腺癌、自身免疫性疾病、前列腺癌、卵巢癌、子宫内膜癌。己烯雌酚(DES)是一种最早于1938年合成的药物,曾在美国和欧洲用于数百万孕妇,以预防自然流产和早产。1971年,Herbst报告了妊娠期使用DES与暴露女性子代发生阴道透明细胞腺癌(CCA)之间的强关联。动物模型已证明,宫内暴露于DES的子代会出现一系列影响,包括生殖功能障碍、免疫系统改变、行为和性异常,以及男性和女性多种生殖系统癌症发生率增加。20世纪70年代中期,若干独立的DES暴露女儿队列及未暴露对照组被随访,以观察癌症、癌前病变和生殖影响的发生情况,但这些队列的系统性随访到1990年已停止。1992年,国会通过一项法案(H.R. 4178),要求继续对DES暴露的母亲、女儿、儿子和孙辈队列进行随访。

美国国家癌症研究所与五个现场中心合作,重新汇集了先前研究过的己烯雌酚(DES)暴露与未暴露的母亲、女儿和儿子队列,并通过队列内的家族联系,识别出具有明确暴露状态记录但此前未被研究过的对象。标准化的基线问卷被邮寄给队列成员,以确定癌症及其他疾病的风险。对于报告的癌症和癌前病变,收集了病理报告。目前已进行了三个独立的随访阶段。来自芝加哥大学激素经胎盘致癌研究登记处的患者将被纳入后续随访工作,并邮寄第三阶段随访所使用的问卷。研究还新增了一个队列,包括在子宫内暴露于DES和未暴露于DES的女性所生的女儿,以评估DES对第三代女性的影响。本研究的总体目的是……

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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