高危局限性乳腺癌辅助治疗中细胞周期抑制剂依从性评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦高危复发风险的局限性乳腺癌患者,评估其辅助治疗中细胞周期抑制剂(Abemaciclib、Ribociclib)的依从性

University Hospital, GrenobleUniversity Hospital, Grenoble
clinicaltrials
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其他预测ER+ Breast CancerBreast CancerEarly Breast CancerEndocrine TherapyAbemaciclibRibociclib
Evaluation of Adherence to Cell Cycle Inhibitors Used as Adjuvant Therapy in Patients With Localized Breast Cancer at High Risk of Recurrence.

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

高危局限性乳腺癌辅助治疗中细胞周期抑制剂依从性评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦高危复发风险的局限性乳腺癌患者,评估其辅助治疗中细胞周期抑制剂(Abemaciclib、Ribociclib)的依从性。覆盖 ER+、早期乳腺癌及内分泌治疗相关人群。源站描述指出,HR+ 乳腺癌约占全部病例的 75%,辅助内分泌治疗可将复发风险降低最多 50%,但长达 5 至 10 年的疗程中,高达 40% 的患者提前停药。该数据可用于分析用药依从性、预测中断治疗风险,并支持乳腺癌辅助治疗管理研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:ER+ 乳腺癌、乳腺癌、早期乳腺癌、内分泌治疗、Abemaciclib、Ribociclib。激素受体阳性(HR+)乳腺癌是最常见的组织学亚型,约占所有病例的 75%,无论 HER2(人表皮生长因子受体 2)状态如何(1)。辅助内分泌治疗(ET),包括他莫昔芬和芳香化酶抑制剂(AIs),是改善 HR+ 乳腺癌预后的有效药物治疗,可将复发风险降低最多 50%(2-3-4-6)。尽管其预后获益已得到证实,但由于患者不依从(即未能遵守处方治疗),内分泌治疗的全部潜力并未实现。辅助内分泌治疗通常处方持续时间为 5 至 10 年。然而,高达 40% 的患者提前停止治疗,

【主题与分类】

主题标签:ER+ Breast Cancer、Breast Cancer、Early Breast Cancer、Endocrine Therapy、Abemaciclib、Ribociclib。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07443774

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:ER+乳腺癌、乳腺癌、早期乳腺癌、内分泌治疗、阿贝西利、瑞波西利。激素受体阳性(HR+)乳腺癌是乳腺癌中最常见的组织学亚型,约占所有病例的75%,无论HER2(人表皮生长因子受体2)状态如何(1)。辅助内分泌治疗(ET),包括他莫昔芬和芳香化酶抑制剂(AIs),是一种有效的药物治疗方法,可改善HR+乳腺癌的预后,将复发风险降低多达50%(2-3-4-6)。尽管内分泌治疗已被证实具有预后获益,但由于患者不依从(即未能遵守处方治疗),其全部潜力并未得到充分发挥。辅助内分泌治疗通常处方持续时间为5至10年。然而,高达40%的患者提前停止治疗,30%的患者服药频率低于处方要求。依从性差和治疗持续性低带来了巨大的死亡负担:不依从与全因死亡率增加49%相关。

一项纳入超过8700例患者的大型数据库回顾性分析显示,持续治疗女性的10年生存率为80.7%,而提前中止辅助治疗者为73.6%(p < 0.001)。在持续治疗的患者中,完全依从者的生存率为82%,而仅部分依从者为78%(7-16)。文献已记录了与长期辅助内分泌治疗不依从或中止相关的多种危险因素。治疗相关不良反应,包括潮热、关节僵硬和性功能障碍,较为常见,并可能导致治疗中止。对副作用的恐惧也可能使部分患者不愿开始或维持内分泌治疗。其他患者可能并未完全确信辅助内分泌治疗的必要性,尤其是在没有明显癌症体征的情况下。此外,维持

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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